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Complaints Classifier
C
Complaints Classifier
jpsteinhafelによって開発
distilbert-base-uncasedをファインチューニングしたテキスト分類モデルで、苦情内容の分類に使用され、精度は94.2%
ダウンロード数 41
リリース時間 : 2/7/2024
モデル概要
このモデルはテキスト分類器で、特に苦情内容の分類に特化しています。DistilBERTアーキテクチャに基づき、特定のデータセットでファインチューニングされており、高い分類精度を有します。
モデル特徴
高精度
評価データセットで94.2%の分類精度を達成
軽量
DistilBERTアーキテクチャに基づき、標準BERTモデルよりも軽量
高速推論
蒸留モデル設計により、より高速な推論が可能
モデル能力
テキスト分類
苦情内容分析
自然言語理解
使用事例
カスタマーサービス
苦情自動分類
顧客の苦情を事前定義されたカテゴリに自動分類
精度94.2%
データ分析
苦情傾向分析
分類結果を通じて苦情タイプの分布と傾向を分析
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