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Sagemaker Distilbert Emotion
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Sagemaker Distilbert Emotion

marcelcastrobrによって開発
DistilBERT-base-uncasedをファインチューニングした感情分類モデルで、感情データセットで92.8%の精度を達成
テキスト分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#感情分析#高精度#テキスト分類
ダウンロード数 21
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはDistilBERTアーキテクチャに基づく軽量テキスト分類モデルで、感情分析タスク専用です。感情データセットで優れた性能を発揮し、効率的な感情分類が必要なアプリケーションに適しています。

モデル特徴

効率的で軽量
DistilBERTアーキテクチャに基づき、標準BERTモデルより40%小さく、95%の性能を維持
高精度
感情分類タスクで92.8%の精度を達成
高速推論
軽量設計により推論速度が速く、本番環境での展開に適している

モデル能力

テキスト感情分類
感情傾向分析
短文感情認識

使用事例

ソーシャルメディア分析
ユーザーコメントの感情分析
ソーシャルメディアやECプラットフォーム上のユーザーコメントの感情傾向を分析
肯定的、否定的、中立なコメントを正確に識別可能
カスタマーサービス
カスタマーサポート会話の感情モニタリング
顧客との会話中の感情変化をリアルタイムで監視
サポートスタッフがコミュニケーション戦略を迅速に調整するのに役立つ
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