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Robust Sentiment Analysis

tabularisaiによって開発
distilbert/distilbert-base-uncasedをファインチューニングした感情分析モデルで、合成データのみでトレーニングされ、5つの感情分類をサポートします。
ダウンロード数 2,632
リリース時間 : 7/23/2024

モデル概要

このモデルは英語テキストの感情分析用の分類器で、テキストを非常に否定的、否定的、中立的、肯定的、非常に肯定的の5つの感情カテゴリに分類できます。

モデル特徴

合成データトレーニング
合成データのみでトレーニングされており、現実世界のデータセットに伴う一般的な制限を回避しています
多クラス感情分析
5つの感情カテゴリ(非常に否定的から非常に肯定的まで)の詳細な分類をサポート
高性能
検証セットで約0.95のtrain_acc_off_by_one精度を達成
軽量
DistilBERTアーキテクチャをベースにしており、完全なBERTモデルよりも軽量で効率的

モデル能力

テキスト感情分類
ソーシャルメディア感情分析
製品レビュー分類
顧客フィードバック分析

使用事例

ビジネス分析
ソーシャルメディアモニタリング
ブランドや製品に関するソーシャルメディア上の一般感情傾向を分析
ブランドが公衆感情を理解し、マーケティング戦略を適宜調整するのに役立つ
顧客フィードバック分析
顧客フィードバックの感情傾向を自動分類
不満のある顧客を迅速に特定し、顧客サービス品質を向上させる
市場調査
製品レビュー分析
ECプラットフォーム上の製品レビューの感情を分析
製品の長所と短所を理解し、製品改善を指導する
競合情報分析
競合製品のユーザー感情フィードバックを比較
市場競争優位性に関する洞察を得る
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