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Emotion Text Classifier

michellejieliによって開発
DistilRoBERTa-baseを基にファインチューンした感情分析モデルで、特に映画やドラマの台詞テキスト向けに6つの基本感情と中立状態を分類
ダウンロード数 416.65k
リリース時間 : 10/22/2022

モデル概要

このモデルはDistilRoBERTaをベースにファインチューンした感情分析Transformerモデルで、『フレンズ』などのドラマ台詞の感情分類に特化しており、怒り、嫌悪、恐怖、喜び、中立、悲しみ、驚きの7つの感情状態を識別可能。

モデル特徴

ドラマ台詞最適化
『フレンズ』などのドラマ台詞に特化してファインチューンされており、脚本テキストの感情分析で優れた性能を発揮
多感情分類
7つのエクマン基本感情(中立状態含む)を識別可能で、感情スペクトルを網羅
軽量モデル
DistilRoBERTaの蒸留版を採用し、性能を維持しながら計算リソース要求を低減

モデル能力

テキスト感情分析
感情状態識別
ソーシャルメディアテキスト分析

使用事例

映像分析
脚本感情分析
ドラマ台詞の感情変化を分析
キャラクターの感情発展曲線を追跡可能
ソーシャルメディア
ツイート感情分類
Twitter/Redditなどのソーシャルメディアにおけるユーザーの感情傾向を識別
デモサンプルに基づく推定精度約88%
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