bert-base-goemotionsオープンソース感情分類モデル - テキストの多様な感情を正確に識別

Bert Base Goemotions

IsaacZhyによって開発

bert-base-uncasedをgo_emotionsデータセットでファインチューニングした感情分類モデル

ダウンロード数 28

リリース時間 : 2/3/2023

モデル概要

このモデルはbert-base-uncasedをgo_emotionsデータセットでファインチューニングしたバージョンで、主にテキスト感情分類タスクに使用されます。

効率的なファインチューニング

事前学習済みのbert-base-uncasedモデルを基にファインチューニングを行い、事前学習モデルの強力な特徴抽出能力を十分に活用

マルチラベル分類

go_emotionsデータセット内の複数の感情ラベル分類タスクを処理可能

安定したトレーニング

10エポックのトレーニングを経て、各指標が安定して向上し、最終的に良好な分類効果を達成

テキスト感情分類

マルチラベル分類

感情分析

ソーシャルメディア感情分析

ソーシャルメディアテキスト内の感情傾向を分析

複数の感情ラベルを識別可能

顧客フィードバック分析

顧客フィードバック内の感情傾向を分析

顧客の感情理解に役立つ

トレーニング損失	エポック	ステップ	検証損失	F1	Roc Auc	正解率
0.0833	1.0	2714	0.0876	0.5453	0.7189	0.4243
0.0719	2.0	5428	0.0867	0.5586	0.7322	0.4399
0.0575	3.0	8142	0.0943	0.5736	0.7523	0.4665
0.0411	4.0	10856	0.1064	0.5655	0.7580	0.4574
0.0301	5.0	13570	0.1167	0.5622	0.7591	0.4517
0.0217	6.0	16284	0.1279	0.5579	0.7648	0.4375
0.015	7.0	18998	0.1367	0.5663	0.7759	0.4333
0.0102	8.0	21712	0.1445	0.5695	0.7793	0.4322
0.0077	9.0	24426	0.1491	0.5725	0.7795	0.4366
0.0057	10.0	27140	0.1539	0.5727	0.7796	0.4375