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Gender Classification

padmajabfrlによって開発
distilbert-base-uncasedをファインチューニングした性別分類モデルで、評価セットで1.0の精度を達成
ダウンロード数 39.68k
リリース時間 : 1/9/2023

モデル概要

このモデルはテキストの性別分類タスクに使用され、入力テキストに基づいて性別属性を判断できます。

モデル特徴

高精度
評価セットで1.0の精度を達成
軽量モデル
DistilBERTアーキテクチャに基づき、標準BERTモデルより軽量
効率的なファインチューニング
わずか5エポックのトレーニングで優れた性能を発揮

モデル能力

テキスト分類
性別識別

使用事例

ユーザー分析
ソーシャルメディアユーザーの性別分析
ソーシャルメディアユーザーの性別分布を分析
市場調査
消費者の性別傾向分析
消費者レビューに基づく性別傾向分析
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