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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
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