B

Bertweet Base Sentiment Analysis

finiteautomataによって開発
BERTweetに基づく英語のツイート感情分析モデルで、SemEval 2017コーパスを使用して訓練され、ポジティブ、ネガティブ、中立の3種類の感情分類をサポートします。
ダウンロード数 313.96k
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

英語のツイートに特化して最適化された感情分析モデルで、RoBERTaアーキテクチャのBERTweet事前学習モデルを微調整して作成されました。

モデル特徴

ツイート最適化
ツイートに特化して訓練されたBERTweetモデルに基づいており、ソーシャルメディアのテキストをよりよく理解する能力があります。
多クラス分類
ポジティブ(POS)、ネガティブ(NEG)、中立(NEU)の3種類の感情ラベルをサポートします。
学術的検証
標準的なSemEval 2017競技データセットを使用して訓練および検証されました。

モデル能力

英語テキストの感情分析
ソーシャルメディアテキストの処理
三分类感情識別

使用事例

ソーシャルメディア分析
ブランドのオピニオンモニタリング
Twitter上でユーザーがブランドまたは製品に対する感情傾向を分析します。
ユーザーのブランドに対するポジティブ/ネガティブな態度を識別できます。
イベントの感情追跡
注目イベントにおける一般の感情変化を追跡します。
感情の傾向が時間とともにどのように変化するかをモニタリングします。
市場調査
製品フィードバック分析
ユーザーが新製品のリリースに対するコメントの感情を分析します。
ユーザーの満足度指標を定量化します。
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase