モデル選定

日本語感情分析

# 日本語感情分析

Deverta V3 Japanese Large Joy

微調整後のDeBERTaモデルに基づき、日本語テキストの感情予測を行うPythonパッケージです。

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Bert For Japanese Twitter Sentiment

日本語ツイッターBERTをファインチューニングした感情分析モデルで、日本語ツイートの感情傾向を分析するために特別に設計されています。

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Transformers 日本語

Bert Base Japanese V3 Marc Ja

これはBERTアーキテクチャに基づく日本語感情分析モデルで、JGLUEのMARC-jaデータセットでファインチューニングされています。

テキスト分類

Transformers 日本語

Bert Finetuned Japanese Sentiment

日本語感情分析のためのBERTファインチューニングモデル、cl-tohoku/bert-base-japanese-v2を基にAmazon日本語商品レビューデータセットでファインチューニング

テキスト分類

Transformers 日本語

Luke Japanese Large Sentiment Analysis Wrime

Luke-japanese-large-liteをファインチューニングした日本語感情分析モデルで、テキスト中の8種類の感情タイプを識別可能

テキスト分類

Transformers 日本語

Japanese Sentiment Analysis

chABSAデータセットで訓練された日本語感情分析モデル、精度100%達成

テキスト分類

Transformers 日本語

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Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct

タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化

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Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。

対話システム

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Roberta Base Chinese Extractive Qa

RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。

質問応答システム中国語

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