Distilbert Base Uncased Go Emotions Student
アノテーションなしのGoEmotionsデータセットからゼロショット分類プロセスを経て蒸留された感情分類モデル。計算効率の良い概念実証モデルとして開発
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リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルは、計算コストの高いゼロショットモデルをより効率的な学生モデルに蒸留する方法を示しており、アノテーションなしデータのみで分類器を訓練可能。主に感情分類タスクに使用されるが、完全教師あり訓練モデルには性能で劣る可能性がある。
モデル特徴
ゼロショット蒸留
教師なし方式でゼロショット分類プロセスから蒸留。アノテーションデータなしで分類器を訓練可能
計算効率
元のゼロショットモデルと比べ、この学生モデルは計算コストを大幅に削減
混合精度訓練
混合精度を用いて10エポック訓練し、訓練効率を最適化
モデル能力
感情分類
テキスト感情分析
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投稿の感情傾向を分析
複数の感情ラベルを識別可能だが精度は教師ありモデルより低い可能性あり
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
アノテーションデータがない場合の予備分析に適している
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