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Sentiment Roberta Large English

siebertによって開発
RoBERTa-largeをファインチューニングした英語テキストの二項感情分析モデルで、ポジティブまたはネガティブな感情を予測
ダウンロード数 127.23k
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは15の異なるソースのデータセットでファインチューニングされており、様々な英語テキストの感情分析を確実に行えます。特にレビューやツイートなどの多様なテキストタイプの処理に優れています。

モデル特徴

マルチドメイン汎化能力
15の異なるソースのデータセットで訓練されており、様々なテキスト(レビュー、ツイートなど)で単一ドメインモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮
高性能ベンチマーク
平均精度93.2%、SST-2のみで訓練されたDistilBERTモデルよりも15ポイント高い
すぐに使えるインターフェース
Hugging Faceパイプライン統合とColabサンプルスクリプトを提供し、迅速なデプロイが可能

モデル能力

英語テキスト感情分析
二項感情分類(ポジティブ/ネガティブ)
マルチドメインテキスト処理

使用事例

ソーシャルメディア分析
ツイート感情分析
Twitterなどのソーシャルメディアのユーザー感情傾向を分析
Nakovら(2013)のデータセットで88.5%の精度を達成
製品評価分析
ECサイトレビュー分析
Yelp、Amazonなどのプラットフォームのユーザーレビュー感情を分析
Yelpデータセットで96.5%、McAuleyレビューデータセットで98%の精度を達成
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