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Distilbert Base Uncased Finetuned Emotion
DistilBERTベースの軽量テキスト感情分類モデル、emotionデータセットで微調整され、精度は92.4%
ダウンロード数 17
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、テキスト感情分類タスク専用に設計されており、6つの基本感情（怒り、恐怖、喜び、悲しみ、驚き、中立）を識別可能
モデル特徴
高効率軽量
蒸留技術で圧縮されたBERTアーキテクチャを採用、性能を維持しながらパラメータ数を40%削減
高精度
emotionテストセットで92.4%の精度と0.924のF1スコアを達成
高速推論
オリジナルBERTモデルと比較し、推論速度が約60%向上
モデル能力
テキスト感情分類
感情認識
短テキスト分析
使用事例
ソーシャルメディア分析
ユーザーコメント感情モニタリング
ソーシャルメディアコメント中のユーザー感情傾向を自動分析
92%以上の感情ラベルをリアルタイムで識別可能
カスタマーサービス
カスタマー対応分析
顧客対話中の感情状態を識別しサービス戦略を最適化
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Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
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