Stress Sentiment Analysis

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルカードは、🤗 transformers モデルに関するもので、自動生成されたものです。このモデルはHub上に公開されています。

📚 詳細ドキュメント

モデルの説明

これは🤗 transformersモデルのモデルカードで、Hubに公開されています。このモデルカードは自動生成されています。

• 開発者: [詳細情報待ち]
• 資金提供元 (任意): [詳細情報待ち]
• 共有者 (任意): [詳細情報待ち]
• モデルタイプ: [詳細情報待ち]
• 言語 (NLP): [詳細情報待ち]
• ライセンス: [詳細情報待ち]
• ファインチューニング元のモデル (任意): [詳細情報待ち]

モデルのソース (任意)

• リポジトリ: [詳細情報待ち]
• 論文 (任意): [詳細情報待ち]
• デモ (任意): [詳細情報待ち]

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、モデルを始めることができます。 [詳細情報待ち]

🔧 技術詳細

トレーニングデータ

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トレーニング手順

前処理 (任意)

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トレーニングハイパーパラメータ

• トレーニング方式: [詳細情報待ち]

速度、サイズ、時間 (任意)

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評価

テストデータ、要因、メトリクス

テストデータ

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要因

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メトリクス

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結果

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概要

🌱 モデルの検査 (任意)

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🌍 環境への影響

炭素排出量は、Lacoste et al. (2019)で提示されたMachine Learning Impact calculatorを使用して推定できます。

• ハードウェアタイプ: [詳細情報待ち]
• 使用時間: [詳細情報待ち]
• クラウドプロバイダー: [詳細情報待ち]
• コンピュートリージョン: [詳細情報待ち]
• 排出された炭素量: [詳細情報待ち]

技術仕様 (任意)

モデルアーキテクチャと目的

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コンピュートインフラストラクチャ

ハードウェア

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ソフトウェア

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📄 引用 (任意)

BibTeX: [詳細情報待ち]

APA: [詳細情報待ち]

📖 用語集 (任意)

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ℹ️ 追加情報 (任意)

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📝 モデルカード作成者 (任意)

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📞 モデルカードの連絡先

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💡 使用提案

ユーザー（直接ユーザーとダウンストリームユーザーの両方）は、モデルのリスク、バイアス、制限事項を認識する必要があります。さらなる提案については、詳細情報が必要です。