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Distilbert Base Uncased Finetuned Emotion
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Distilbert Base Uncased Finetuned Emotion

FabioDataGeekによって開発
このモデルは、DistilBERTをベースにemotionデータセットでファインチューニングされ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。
テキスト分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#感情分類#高い正確率#軽量BERT
ダウンロード数 19
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の事前学習モデルで、emotionデータセットでファインチューニングされ、テキストの感情分類タスクに特化しています。

モデル特徴

高効率で軽量
DistilBERTアーキテクチャに基づいており、標準のBERTモデルよりも軽量で高効率で、同時に高い性能を維持します。
高い正確率
emotionデータセットで92.6%の正確率と92.58%のF1値を達成します。
高速トレーニング
たった2エポックのトレーニングで優れた性能を達成でき、トレーニング効率が高いです。

モデル能力

テキスト分類
感情分析

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テキストの感情傾向を分析します。
テキストの感情カテゴリを正確に識別できます
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します。
企業が顧客の感情を迅速に把握するのに役立ちます
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