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Sagemaker Distilbert Emotion
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Sagemaker Distilbert Emotion

masapasaによって開発
DistilBERTに基づく感情分類モデルで、感情データセットで微調整し、正解率は91.5%に達します。
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#高い正解率#軽量BERT
ダウンロード数 15
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います。微調整により高い分類正解率を実現しています。

モデル特徴

高効率で軽量
DistilBERTアーキテクチャに基づいており、標準のBERTモデルよりも40%小さい体積で、97%の性能を保持しています。
高い正解率
感情分類タスクで91.5%の正解率を達成します。
高速推論
蒸留アーキテクチャの設計により、モデルの推論速度がより速くなります。

モデル能力

テキスト分類
感情分析
自然言語処理

使用事例

感情分析
ソーシャルメディアの感情モニタリング
ソーシャルメディアの投稿におけるユーザー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。
商品レビュー分析
電子商取引プラットフォーム上の商品レビューの感情を自動分類します。
正解率91.5%
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