Khmer Sentiment Xlm Roberta Base
クメール語金融テキスト向けに最適化された感情分析モデル、ポジティブ/ネガティブ感情を分類可能
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リリース時間 : 2/11/2025
モデル概要
このモデルはXLM-RoBERTa-baseをファインチューニングしたもので、クメール語金融テキスト(銀行レポート、経済ニュースなど)の感情傾向分析に特化しており、二値分類(ポジティブ/ネガティブ)をサポートします。
モデル特徴
クメール語金融分野最適化
クメール語金融用語や表現に特化して最適化されています
少数サンプルでの効率的な学習
わずか4,000の学習サンプルで96%の精度を達成
多言語理解
XLM-RoBERTaの多言語事前学習能力を基盤
モデル能力
金融テキスト感情分類
クメール語自然言語処理
二値分類予測
使用事例
金融分析
銀行レポート感情モニタリング
クメール語の銀行年次報告書におけるポジティブ/ネガティブな記述を自動分析
財務成長やリスク警告を正確に識別
経済ニュースリアルタイム分類
カンボジア経済ニュースの感情傾向をラベル付け
投資意思決定分析を支援
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