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Bert Base Go Emotion
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Bert Base Go Emotion

bhadresh-savaniによって開発
BERT-base-uncasedアーキテクチャに基づくテキスト分類モデルで、感情分析タスク専用にGo Emotionsデータセットでトレーニングされています。
テキスト分類
Transformers
 英語オープンソースライセンス:Apache-2.0#マルチラベル感情分類#高精度#英文テキスト分析
ダウンロード数 5,500
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは、テキスト内の感情カテゴリを識別するためのマルチラベルテキスト分類モデルです。BERTアーキテクチャに基づいており、Go Emotionsデータセットでファインチューニングされており、感情分析のアプリケーションに適しています。

モデル特徴

マルチラベル感情分類
テキスト中に表現された複数の感情を同時に識別でき、単一の感情ラベルではありません
BERTアーキテクチャに基づく
BERTの強力な文脈理解能力を活用して感情分析を行います
高精度
評価において96.15%の精度を達成しています

モデル能力

テキスト感情分析
マルチラベル分類
自然言語理解

使用事例

感情分析
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の投稿におけるユーザーの感情を分析します
複数の複合感情を正確に識別します
顧客フィードバック分析
顧客フィードバックの感情傾向を自動分類します
顧客満足度の問題を特定するのに役立ちます
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