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Distilbert Base Uncased Finetuned Emotion

mattmccleanによって開発
DistilBERTベースの軽量感情分類モデル、感情データセットでファインチューニングされ、精度92.5%を達成
ダウンロード数 17
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、感情分析タスクに特化してファインチューニングされています。テキスト内の感情傾向を識別でき、様々な感情分類アプリケーションに適しています。

モデル特徴

高効率軽量
DistilBERTアーキテクチャに基づき、標準BERTモデルより40%小型化されつつ95%の性能を維持
高精度
感情分類タスクで92.5%の精度と92.5%のF1値を達成
高速推論
蒸留アーキテクチャ設計により推論速度が向上し、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
肯定的、否定的、中立的なコメントを正確に識別可能
カスタマーサービス
顧客フィードバック分類
顧客フィードバックの感情傾向を自動分類
否定的なフィードバックを優先処理し、顧客満足度向上に貢献
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