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Rubert Base Cased Sentiment Med

blanchefortによって開発
このモデルは医療コメントコーパスでファインチューニングされたRuBERT事前学習モデルで、医療コメントの感情傾向を分析するために使用されます。
ダウンロード数 290
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

DeepPavlov/rubert-base-cased-conversational事前学習モデルをベースにファインチューニングされ、医療分野のコメント感情分類タスクに特化しており、中立、積極的、消極的の3つの感情を識別できます。

モデル特徴

医療分野専用
医療コメントデータに特化してファインチューニングされており、医療分野の感情分析タスクで優れた性能を発揮します
三分類感情分析
中立、積極的、消極的の3つの感情傾向を正確に識別できます
強力な事前学習モデルベース
DeepPavlovのロシア語BERTモデルをベースにファインチューニングされており、強力な言語理解能力を備えています

モデル能力

ロシア語テキスト理解
感情分類
医療テキスト分析

使用事例

医療フィードバック分析
医療機関評価分析
患者の病院、クリニック、医師に対する評価の感情傾向を分析
コメントを自動的に積極的、中立的、消極的に分類し、医療機関のサービス改善を支援
医療サービス品質監視
患者のフィードバックをリアルタイムで監視し、サービス問題を識別
ネガティブな評価を早期に発見し、医療サービス品質を向上
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