Fpsentiment Model
DistilBERTはBERTの軽量蒸留版で、BERTの97%の性能を維持しながら、サイズは40%縮小、推論速度は60%向上しています。
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リリース時間 : 1/10/2025
モデル概要
BERTベースの蒸留モデルで、テキスト分類タスクに特化しており、特にRotten Tomatoesの映画レビューデータセットの感情分析に適しています。
モデル特徴
効率的で軽量
知識蒸留技術により、モデルサイズはオリジナルBERT比40%削減、推論速度60%向上
高性能
オリジナルBERTモデルの97%の性能を維持
テキスト分類に特化
感情分析などのテキスト分類タスクに最適化
モデル能力
テキスト分類
感情分析
自然言語理解
使用事例
映画評価分析
Rotten Tomatoesレビュー感情分析
映画レビューの感情傾向(ポジティブ/ネガティブ)を分析
Rotten Tomatoesデータセットで高い精度を達成
ソーシャルメディア監視
ユーザーレビュー感情分析
ソーシャルメディア上のユーザーレビュー感情を自動分類
大量のテキストデータをリアルタイム処理可能
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大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98