Distilbert Sentiment Analysis

🚀 DistilBERTによる感情分析モデル

このモデルは、感情分析を目的として、ソーシャルメディアのデータセットを用いてdistilbert-base-uncasedをファインチューニングしたものです。テキストを非負の感情と負の感情に分類することができます。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、この感情分析モデルの概要、用途、アーキテクチャについて説明します。

✨ 主な機能

• ソーシャルメディアのテキストを非負の感情と負の感情に分類することができます。
• DistilBertForSequenceClassificationアーキテクチャをベースにしており、下流タスクで同等の性能を維持しながら、計算効率が高いです。

📦 インストール

原READMEにインストール手順が記載されていないため、このセクションは省略されています。

💻 使用例

原READMEにコード例が記載されていないため、このセクションは省略されています。

📚 ドキュメント

モデルの概要

このモデルは、感情分析を目的として、ソーシャルメディアのデータセットを用いてdistilbert-base-uncasedをファインチューニングしたものです。テキストを非負の感情と負の感情に分類することができます。

想定される用途

このモデルは、感情分析タスク、特にソーシャルメディアのテキスト分析に使用されることを想定しています。

モデルアーキテクチャ

このモデルは、DistilBertForSequenceClassificationアーキテクチャをベースにしています。これはBERTの蒸留バージョンで、下流タスクで同等の性能を維持しながら、計算効率が高いです。

学習

学習データ

このモデルは、感情（非負と負）にラベル付けされたソーシャルメディアの投稿、調査、インタビューから構成されるデータセットで学習されました。データセットには、さまざまなソースや人口統計学的なテキストが含まれています。

学習手順

このモデルは、以下のパラメータを使用して学習されました。

• オプティマイザ: AdamW
• 学習率: 5e-5
• バッチサイズ: 32
• エポック数: 30

学習はKaggle上で行われ、2つのGPUを利用して高速化されました。

🔧 技術詳細

原READMEに十分な技術詳細が記載されていないため、このセクションは省略されています。

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。