# ECシナリオ

これはBERTベースの多言語モデルをファインチューニングした韓国語感情分析モデルで、韓国語の顧客レビューの感情傾向を分析するために特別に設計されています。

Vision Transformer(ViT)ベースの衣類画像分類モデル、精度約78%

distilbert-base-uncasedをファインチューニングしたアマゾン食品レビュー感情分析モデル。レビューをネガティブ(-1)、ニュートラル(0)、ポジティブ(1)の3分類が可能

このモデルはhfl/chinese-bert-wwmを未知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、中国語テキスト処理タスクに適しています。

中国語の対話感情コーパスで訓練されたテキスト分類モデルで、2分類（ポジティブとネガティブ）をサポートします。