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Sagemaker Distilbert Emotion
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Sagemaker Distilbert Emotion

anindabitmによって開発
DistilBERTに基づく感情分析モデルで、感情データセットでファインチューニングを行い、正解率は91.65%に達します。
テキスト分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#感情分析#高い正解率#テキスト分類
ダウンロード数 18
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはDistilBERTアーキテクチャに基づく軽量テキスト分類モデルで、感情分析タスクに特化しています。ファインチューニングによる訓練を通じて、テキストの感情傾向を効果的に識別することができます。

モデル特徴

高い正解率
評価セットで91.65%の正解率を達成し、優れた性能を発揮します。
軽量アーキテクチャ
DistilBERTに基づいており、標準のBERTモデルよりも小さく、高速です。
効率的な訓練
混合精度訓練と線形学習率スケジューリングを使用し、訓練効率が高いです。

モデル能力

テキスト分類
感情分析
英語テキスト処理

使用事例

感情分析
ソーシャルメディアの感情モニタリング
ソーシャルメディアの投稿に含まれるユーザーの感情傾向を分析します。
ポジティブ、ネガティブなどの感情を正確に識別できます。
商品レビュー分析
電子商取引プラットフォーム上の商品レビューの感情を自動分類します。
正解率は91.65%に達します。
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