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Roberta Base Finetuned Yelp Polarity
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Roberta Base Finetuned Yelp Polarity

VictorSanhによって開発
このモデルはRoBERTaベース版をファインチューニングした二値分類感情分析モデルで、Yelpレビューの感情極性分類に特化しています。
テキスト分類 英語#高精度感情分析#Yelpレビュー分類#RoBERTaファインチューニング
ダウンロード数 294
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはRoBERTaアーキテクチャを基に、Yelp極性データセットでファインチューニングされ、Yelpレビューの感情極性（ポジティブまたはネガティブ）を判断するために使用され、テストセットでの精度は98.08%を達成しました。

モデル特徴

高精度
Yelp極性テストセットで98.08%の精度を達成
RoBERTaベース
RoBERTaの強力な言語理解能力を活用してファインチューニング
二値分類感情分析
Yelpレビューのポジティブ/ネガティブ感情に特化して分類

モデル能力

テキスト感情分類
自然言語理解
レビュー感情分析

使用事例

ビジネス分析
Yelpレビュー感情分析
Yelpプラットフォーム上のユーザーレビューの感情傾向を自動分析
ポジティブとネガティブなレビューを正確に識別
顧客フィードバック分析
顧客満足度評価
顧客レビューを分析してサービス品質を評価
顧客満足度の傾向を迅速に把握
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