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Distilbert Emotion

asimmettiによって開発
distilbert-base-uncasedをファインチューニングした感情分析モデルで、評価データセットで94%の精度を達成
ダウンロード数 32
リリース時間 : 1/9/2025

モデル概要

このモデルはテキスト感情分析タスク向けに最適化された軽量Transformerモデルで、テキスト中の感情傾向を効率的に識別可能

モデル特徴

効率的で軽量
DistilBERTアーキテクチャ採用により、元のBERTモデル比で40%小型化しながら97%の性能を維持
高精度
評価データセットで94%の分類精度を達成
高速推論
蒸留アーキテクチャ設計によりより高速な推論を実現

モデル能力

テキスト感情分析
感情分類

使用事例

ソーシャルメディア分析
ユーザーコメント感情分析
ソーシャルメディアコメント中のユーザー感情傾向を分析
ポジティブ/ネガティブ感情を正確に識別
カスタマーサービス
カスタマー対応分析
顧客対話中の感情状態を自動識別
ネガティブ感情の顧客を優先対応
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