# 多感情認識

mDeBERTa-v3-baseをファインチューニングした中国語感情分類モデル、8種類の感情ラベルを識別可能

xlm-roberta-large-xnliをファインチューニングした中国語感情分類モデル、8種類の感情ラベルを識別可能

このモデルはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53をファインチューニングした音声感情検出モデルで、7種類の感情状態を識別可能

DistilBERTを感情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、テキスト中の感情カテゴリを識別します。

DistilBERTをemotion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、6つの基本感情（怒り、恐怖、喜び、愛、悲しみ、驚き）を識別します。

HebEMOは、現代ヘブライ語のユーザー生成コンテンツ（UGC）の感情極性を検出し、感情を抽出するためのツールで、独自のCOVID-19関連データセットに基づいて訓練されています。