distilbert-base-uncased-finetuned-emotionオープンソースモデル - テキストの感情分析に無料でデプロイ可能

Distilbert Base Uncased Finetuned Emotion

Worldmanによって開発

このモデルはDistilBERTをemotionデータセットでファインチューニングしたテキスト分類モデルで、感情分析タスクに使用されます。

ダウンロード数 17

リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

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最適化されており、テキスト内の感情カテゴリを識別できます。

効率的で軽量

DistilBERTアーキテクチャに基づき、高い性能を維持しながらモデルサイズと計算リソースの要件を削減しました。

高精度

emotionデータセットで92.25%の精度と92.27%のF1値を達成し、優れたパフォーマンスを示しています。

迅速なトレーニング

わずか2エポックのトレーニングで良好な性能に達し、トレーニング効率が高いです。

テキスト分類

感情分析

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おけるユーザーの感情を分析

6つの基本感情カテゴリを正確に識別

顧客フィードバック分析

顧客フィードバックの感情傾向を自動分類

企業が顧客満足度を迅速に把握するのに役立つ

学習損失（Training Loss）	エポック（Epoch）	ステップ（Step）	検証損失（Validation Loss）	正解率（Accuracy）	F1値（F1）
0.8437	1.0	250	0.3153	0.903	0.9005
0.2467	2.0	500	0.2162	0.9225	0.9227

モデル名	タスク	データセット	評価指標	値
distilbert-base-uncased-finetuned-emotion	テキスト分類（Text Classification）	emotion	正解率（Accuracy）	0.9225
distilbert-base-uncased-finetuned-emotion	テキスト分類（Text Classification）	emotion	F1値（F1）	0.9227046184638882