minilm-finetuned-emotion_nmオープンソースモデル - 無料でテキストの感情分類を実現！

Minilm Finetuned Emotion Nm

nickmuchiによって開発

このモデルは、Microsoft MiniLM-L12-H384-uncasedを感情分析データセットで微調整したバージョンで、主にテキストの感情分類タスクに使用されます。

ダウンロード数 15

リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

MiniLMアーキテクチャを基に微調整された感情分析モデルで、評価セットで0.9323のF1スコアを達成しました。

効率的な微調整

軽量なMiniLMアーキテクチャを基に微調整され、高い性能を維持しながら計算リソースの要件を低減します。

優れた性能

感情分析タスクで0.9323のF1スコアを達成しました。

高速推論

12層のTransformer構造は、大型モデルに比べてより速い推論速度を持ちます。

テキスト分類

感情分析

英語テキスト処理

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上のユーザーコメントの感情傾向を分析します。

ポジティブ/ネガティブな感情を正確に識別できます。

カスタマーサービス

顧客フィードバックの分類

顧客のフィードバックの感情傾向を自動的に分類します。

不満を持っている顧客を迅速に識別するのに役立ちます。

学習損失	エポック数	ステップ数	検証損失	F1値
1.3627	1.0	250	1.0048	0.5936
0.8406	2.0	500	0.6477	0.8608
0.5344	3.0	750	0.4025	0.9099
0.3619	4.0	1000	0.3142	0.9188
0.274	5.0	1250	0.2489	0.9277
0.2225	6.0	1500	0.2320	0.9303
0.191	7.0	1750	0.2083	0.9298
0.1731	8.0	2000	0.1969	0.9334
0.1606	9.0	2250	0.1928	0.9362
0.1462	10.0	2500	0.1918	0.9323

属性	詳細
モデルタイプ	microsoft/MiniLM-L12-H384-uncased をファインチューニングしたテキスト分類モデル
学習データ	emotion データセット
評価指標	F1値
評価結果	損失値0.1918，F1値0.9323