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Distilbert Finetuned On Emotion

Rahmat82によって開発
DistilBERTを感情データセットでファインチューニングしたテキスト分類モデルで、テキスト中の感情カテゴリを識別します。
ダウンロード数 1,652
リリース時間 : 12/3/2023

モデル概要

このモデルはDistilBERTアーキテクチャをemotionデータセットでファインチューニングしたバージョンで、テキスト感情分類タスク専用です。

モデル特徴

高効率軽量
DistilBERTアーキテクチャを基に、高い性能を維持しながらモデルサイズと計算リソース要件を削減しました。
高精度
感情分類タスクで92.35%の精度とF1値を達成しました。
高速推論
DistilBERTアーキテクチャを採用しているため、モデルの推論速度が速く、リアルタイムアプリケーションに適しています。

モデル能力

テキスト感情分類
自然言語処理

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からユーザーの感情傾向を分析
喜び、悲しみ、怒りなどの感情を正確に識別可能
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
企業が顧客満足度を迅速に把握するのに役立ちます
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