Sagemaker Roberta Base Emotion
S
Sagemaker Roberta Base Emotion
Jorgeutdによって開発
RoBERTa-baseアーキテクチャを微調整した多クラステキスト分類モデルで、感情検出タスク向けに設計されており、emotionデータセットで検証精度94.1%を達成。
ダウンロード数 41
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルはAmazon SageMakerとHugging Faceの深層学習コンテナで微調整され、テキスト内の感情カテゴリを検出するために使用され、高精度な多クラス分類タスクをサポートします。
モデル特徴
高精度感情認識
emotionテストセットで93.1%の精度と94.13のF1スコアを達成
SageMaker最適化
Amazon SageMakerプラットフォームで最適化されたトレーニングをサポートし、効率的な推論を可能にします
頑健なテキスト処理
RoBERTa-baseアーキテクチャに基づき、複雑なテキストセマンティクスの処理に優れています
モデル能力
テキスト感情分類
多クラス予測
自然言語理解
使用事例
感情分析
顧客フィードバック分析
顧客レビュー内の感情傾向を自動分析
落胆/怒りなどの否定的感情を正確に識別(入力例検証済み)
ソーシャルメディア監視
ソーシャルメディア投稿の感情分布をリアルタイム監視
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98