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Distilbert Base Uncased Sst5 All Train
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Distilbert Base Uncased Sst5 All Train

SetFitによって開発
このモデルはDistilBERTベースモデルをSST5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、精度は50.45%です。
テキスト分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#テキスト感情分析#高精度#軽量BERT
ダウンロード数 131
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

感情分析などの自然言語処理タスクに適した、テキスト分類用の軽量BERTモデルです。

モデル特徴

軽量アーキテクチャ
DistilBERTアーキテクチャを基に、標準BERTモデルより小型で高速
感情分析能力
5段階感情分類タスク(SST5)に最適化
効率的なトレーニング
混合精度トレーニングを使用し、トレーニング効率が高い

モデル能力

テキスト分類
感情分析

使用事例

感情分析
製品レビュー分析
ユーザーレビューの感情傾向を分析
5段階の異なる感情強度を識別可能
ソーシャルメディア監視
ソーシャルメディア上のユーザー感情を監視
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