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Distilbert Base Uncased Sentiment Sst2

bhadresh-savaniによって開発
DistilBERTアーキテクチャに基づく軽量級感情分析モデルで、SST2データセットに特化して微調整され、テキスト中のポジティブまたはネガティブな感情を識別できます。
ダウンロード数 16
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはDistilBERTのバリエーションで、感情分析タスクに特化しており、入力テキストの感情傾向(ポジティブ/ネガティブ)を効率的に判断できます。

モデル特徴

効率的で軽量
DistilBERTアーキテクチャに基づき、元のBERTモデルより40%小さく、同時に97%の性能を維持します。
高い正解率
SST2テストセットで90.94%の正解率を達成します。
高速推論
評価速度は毎秒242サンプルで、リアルタイムアプリケーションシナリオに適しています。

モデル能力

テキスト感情分析
二値分類感情判断
英語テキスト処理

使用事例

ソーシャルメディア分析
コメント感情分析
ユーザーのコメントの感情傾向を自動分析します。
90%以上のコメント感情を正確に識別します。
カスタマーサービス
顧客フィードバック分類
顧客のフィードバックを自動的にポジティブまたはネガティブに分類します。
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