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Roberta Base Indonesian Sentiment Analysis Smsa
これはRoBERTaアーキテクチャに基づくインドネシア語感情分析モデルで、indonluデータセットでファインチューニングされ、インドネシア語SMSの感情分類タスク専用に設計されています。
ダウンロード数 21
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルはインドネシア語テキストの感情分析が可能で、テキストの感情傾向を判断し、ソーシャルメディア監視や顧客フィードバック分析などのシナリオに適しています。
モデル特徴
高精度
評価データセットで93.49%の精度を達成し、優れた性能を発揮します。
インドネシア語最適化
インドネシア語事前学習モデルを基にファインチューニングされ、インドネシア語テキストの特性に特化して最適化されています。
軽量
RoBERTa-baseアーキテクチャを採用し、性能を維持しながら比較的軽量です。
モデル能力
インドネシア語テキスト分類
感情傾向分析
短文処理
使用事例
ビジネス分析
顧客フィードバック分析
インドネシア語の顧客評価の感情傾向を分析
93%以上の感情傾向を正確に識別
ソーシャルメディア監視
世論監視
インドネシアのソーシャルメディア上の公衆感情を監視
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