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Bert Base Multilingual Cased Nsmc

sangrimleeによって開発
これはbert-base-multilingual-casedをベースに、NSMC(Naver感情映画コーパス)でファインチューニングしたチェックポイントモデルで、感情分析タスクに使用されます。
ダウンロード数 919
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは韓国語の映画レビューに対する感情分析タスクに特化して最適化されており、レビューのポジティブまたはネガティブな感情傾向を正確に判断できます。

モデル特徴

多言語BERTベース
bert-base-multilingual-casedモデルをベースとしており、複数言語処理をサポート
映画レビュー感情分析
韓国語映画レビューデータに特化してファインチューニングされており、感情分析の精度が高い
簡単で使いやすい
Hugging Faceのpipelineインターフェースから直接呼び出し可能

モデル能力

テキスト感情分析
韓国語テキスト処理
ポジティブ/ネガティブ感情分類

使用事例

映画レビュー分析
映画レビュー感情分類
ユーザーの映画評価がポジティブかネガティブかを自動分析
例ではネガティブレビューの精度96.4%、ポジティブレビュー99.7%を表示
ソーシャルメディア分析
ソーシャルメディア感情モニタリング
ソーシャルメディア上の映画やエンターテインメントコンテンツに関する感情傾向を分析
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