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Distilbert Base Uncased Finetuned Emotion
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Distilbert Base Uncased Finetuned Emotion

joncによって開発
DistilBERTの基礎モデルを感情データセットで微調整したテキスト分類モデルで、感情分析タスクに使用されます。
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#テキスト分類
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の微調整バージョンで、感情分類タスクに特化しています。感情データセットで優れた性能を発揮し、正解率は92.3%に達します。

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モデルよりも小さく、高速で、同時に高い性能を維持します。
高い正解率
感情分類タスクで92.3%の正解率と92.3%のF1値を達成します。
高速トレーニング
たった2エポックのトレーニングで良好な性能を達成でき、トレーニング効率が高いです。

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含まれるユーザーの感情傾向を分析します。
92.3%の感情表現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。
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