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Roberta Base Finetuned Sst2

Bhumikaによって開発
RoBERTaアーキテクチャに基づくテキスト分類モデルで、SST-2感情分析タスクでファインチューニングされ、精度は94.5%
ダウンロード数 53
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはRoBERTaアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、GLUEベンチマークのSST-2感情分析タスクでファインチューニングされており、文レベルの感情分類タスク専用です。

モデル特徴

高精度
SST-2感情分析タスクで94.5%の精度を達成
RoBERTaアーキテクチャベース
改良されたBERTアーキテクチャを採用し、より強力な文脈理解能力を有する
タスク特化型ファインチューニング
感情分析タスクに特化して最適化

モデル能力

テキスト分類
感情分析
文レベル意味理解

使用事例

感情分析
製品レビュー分析
ユーザーの製品評価がポジティブかネガティブかを分析
レビューの感情傾向を正確に識別
ソーシャルメディア監視
ブランドやトピックに対するソーシャルメディア上の感情傾向を監視
世論の変化をリアルタイムで把握
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