Rubert Base Cased Sentiment Med
R
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
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98