# DistilBERTファインチューニング

これはSST-2データセットでファインチューニングされた事前学習済みDistilBERTモデルで、感情分析に使用されます。与えられたテキストがポジティブかネガティブな感情を表しているかを予測できます。

Distilbertアーキテクチャに基づくTransformerモデルで、ブラジルポルトガル語の感情分析に特化

Distilbertアーキテクチャに基づくTransformerモデルで、ブラジルポルトガル語の感情分析に特化

DistilBERTベースのショッピングプロモーション分類モデルで、ユーザークエリに基づいて推薦を提供できます

DistilBERTベースの軽量テキスト感情分析モデルで、特に書評データ向けにファインチューニングされています

DistilBERT-base-uncasedをファインチューニングした感情分析モデルで、IMDBデータセットで訓練され、精度は93.1%

DistilBERTをファインチューニングした顧客フィードバック分類モデルで、テキストを6つの事前定義カテゴリに正確に分類できます

distilbert-base-uncasedをファインチューニングしたテキスト分類モデルで、苦情内容の分類に使用され、精度は94.2%

IMDb映画レビューデータセットでファインチューニングされたDistilBERTアーキテクチャを使用した感情分析モデルで、テキストを肯定的または否定的な感情に分類します。

distilbert-base-uncasedをファインチューニングしたニュース分類モデルで、訴訟関連ニュースの分類タスクに特化しています。

distilbert-base-uncasedをファインチューニングした性別分類モデルで、評価セットで1.0の精度を達成

これはDistilBERTをファインチューニングしたテキスト分類モデルで、テキスト中のアクションアイテムを識別するために使用されます。

DistilBERT-base-uncasedモデルをconll2003データセットでファインチューニングした固有表現抽出モデルで、NERタスクで優れた性能を発揮します。

DistilBERTベースの英語キーワード抽出モデルで、科学論文要約分野で優れた性能を発揮します。

DistilBERTをファインチューニングした有害コメント分類モデルで、オンラインコメントの有害コンテンツを識別

このモデルはDistilBERTを未指定のデータセットでファインチューニングしたバージョンで、主にテキスト分類タスクに使用されます。

distilbert-base-uncasedをファインチューニングした感情分析モデルで、tweet_evalデータセットでトレーニングされ、ツイートの感情分類に使用されます

DistilBERTベースの軽量な固有表現抽出モデルで、英語テキストに最適化されており、大文字小文字を区別しません。

FReEはDistilBERTベースのモデルで、金融関係タイプの検出と分類タスク向けに特別にファインチューニングされています。

distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-englishをベースにファインチューニングしたテキスト分類モデルで、評価セットで86.38%の精度を達成

このモデルはdistilbert-base-uncasedをIMDbデータセットでファインチューニング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。

DistilBERT-base-uncasedをファインチューニングした感情分類モデルで、感情データセットで92.8%の精度を達成

distilbert-base-uncasedをファインチューニングしたテキスト感情分類モデル、tweet_evalデータセットでトレーニング