twitter-emotion-deberta-v3-baseオープンソーステキスト感情分類モデル

Twitter Emotion Deberta V3 Base

Emanuelによって開発

DeBERTa - v3をベースに微調整したテキスト感情分類モデルで、emotionデータセットで優れた性能を発揮します。

ダウンロード数 110

リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはDeBERTa - v3アーキテクチャをベースに微調整されたバージョンで、テキスト感情分類タスクに特化しており、評価セットで高い正解率を達成しています。

高い正解率

emotionデータセットのテストセットで92.55%の正解率を達成しました。

微調整最適化

DeBERTa - v3 - baseをベースに対象的に微調整し、感情分類性能を最適化します。

包括的な評価指標

適合率、再現率、F1スコアなどの多次元の評価結果を提供します。

テキスト感情分類

多クラス感情識別

ソーシャルメディア分析

ツイート感情分析

Twitterのツイートの感情傾向を分析します。

怒り、喜び、悲しみなどの6種類の感情を正確に識別できます。

顧客フィードバック分析

製品レビュー感情分類

顧客のレビューを感情分類します。

負のフィードバックを迅速に識別するのに役立ちます。

属性	詳情
学習率 (`learning_rate`)	5e-05
学習バッチサイズ (`train_batch_size`)	80
評価バッチサイズ (`eval_batch_size`)	80
学習率スケジューラのタイプ (`lr_scheduler_type`)	linear
エポック数 (`num_epochs`)	6.0

タスク	データセット	指標	値	検証済み
テキスト分類	emotion (default)	正解率 (`Accuracy`)	0.937	-
テキスト分類	emotion (test)	正解率 (`Accuracy`)	0.9255	true
テキスト分類	emotion (test)	マクロ精度 (`Precision Macro`)	0.8915483806374028	true
テキスト分類	emotion (test)	マイクロ精度 (`Precision Micro`)	0.9255	true
テキスト分類	emotion (test)	加重精度 (`Precision Weighted`)	0.9286522707274408	true
テキスト分類	emotion (test)	マクロ再現率 (`Recall Macro`)	0.875946770128528	true
テキスト分類	emotion (test)	マイクロ再現率 (`Recall Micro`)	0.9255	true
テキスト分類	emotion (test)	加重再現率 (`Recall Weighted`)	0.9255	true
テキスト分類	emotion (test)	マクロF1スコア (`F1 Macro`)	0.8790048313120858	true
テキスト分類	emotion (test)	マイクロF1スコア (`F1 Micro`)	0.9255	true
テキスト分類	emotion (test)	加重F1スコア (`F1 Weighted`)	0.92449885920049	true
テキスト分類	emotion (test)	損失 (`loss`)	0.16804923117160797	true