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Distilbert Base Uncased Finetuned Emotion
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Distilbert Base Uncased Finetuned Emotion

carlosaguayoによって開発
DistilBERTベースの軽量感情分析モデルで、感情データセットで微調整され、正解率は92.95%に達します。
テキスト分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#感情分析#高い正解率#テキスト分類
ダウンロード数 20
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはDistilBERTの微調整版で、テキストの感情分類タスクに特化しています。蒸留技術を通じてBERTの主要な性能を維持しながら、モデルサイズと計算要件を削減しています。

モデル特徴

高効率で軽量
蒸留技術を採用し、モデルサイズが標準BERTより40%小さく、推論速度が60%速く、同時に95%の性能を維持します。
高い正解率
感情分類タスクで92.95%の正解率と93.0%のF1値を達成します。
迅速な微調整
訓練サイクルを2回だけ行うだけで優れた性能を発揮し、訓練損失が0.2853から0.1568に低下します。

モデル能力

テキスト感情分析
短いテキスト分類
感情極性判断

使用事例

ソーシャルメディア分析
ユーザーコメントの感情分析
ソーシャルメディアのコメントの感情傾向を分析します。
92.95%のコメントの感情を正確に識別できます。
カスタマーサービス
顧客フィードバックの分類
顧客のフィードバックの感情傾向を自動分類します。
負のフィードバックを迅速に識別するのに役立ちます。
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