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Crypto Sentiment Analysis Bert
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Crypto Sentiment Analysis Bert

Robertuusによって開発
これはBertアーキテクチャを基にファインチューニングされたモデルで、テキストメッセージの感情傾向を分析し、ポジティブとネガティブな感情を区別できます。
テキスト分類
Transformers
#感情分析#Bertファインチューニング#テキスト分類
ダウンロード数 206
リリース時間 : 11/5/2022

モデル概要

このモデルはBertの事前学習モデルをファインチューニングすることで、テキストの感情を正確に分類します。LABEL_0はポジティブ感情、LABEL_1はネガティブ感情を示します。ソーシャルメディア監視や顧客フィードバック分析などのシナリオに適しています。

モデル特徴

感情分類
テキスト中のポジティブとネガティブな感情を正確に区別できます。
Bertベースのファインチューニング
Bertの強力な言語理解能力を活用し、特定の感情分析タスクに適応するようファインチューニングされています。
簡単で使いやすい
複雑な前処理なしで、テキストを入力するだけで感情分類結果を得られます。

モデル能力

テキスト感情分析
二値感情認識

使用事例

ソーシャルメディア分析
ユーザーコメント感情モニタリング
ソーシャルメディア上の製品やサービスに対するユーザーコメントの感情傾向を分析
企業がユーザー満足度を理解するのに役立ちます
カスタマーサービス
顧客フィードバック分類
顧客フィードバックを自動的にポジティブまたはネガティブに分類
カスタマーサービスの対応効率を向上させます
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