# 多言語感情分析

DistilBERTベースの多言語感情分析モデルで、複数言語のテキスト感情分類タスクに適しています。

XLM-RoBERTaを基にした多言語ツイッター感情分析モデルで、AutoTrainを使用したテキスト分類タスクをサポートします。

BERTベースの多言語感情分類モデル、6言語のテキスト感情分析をサポート

ModernBERT-largeをファインチューニングした多言語感情分類モデルで、16以上の言語の感情分析をサポート

XLM-RoBERTa-largeをファインチューニングした多言語感情分類モデルで、16以上の言語の感情分析をサポート

このモデルはvinai/phobert-baseを未指定のデータセットでファインチューニングした多言語感情分析モデルで、ベトナム語などの多言語テキストの感情分類タスクをサポートします。

ModernBERT-baseをファインチューニングした多言語感情分類モデルで、16以上の言語の感情分析をサポート

E5小型モデルアーキテクチャに基づく多言語テキスト感情評価モデル

DistilBERTをファインチューニングした多言語感情分析モデルで、21言語をサポートし、ソーシャルメディアや顧客フィードバックなど多様なシナリオの分析に適しています。

mDeBERTa-v3-baseをファインチューニングした多言語テキスト感情分類モデルで、言語間感情分析をサポート

660万の文ペアと固有表現でファインチューニングされたポルトガル語テキスト処理モデルで、自然言語理解と生成タスクに特化しています。

GoEmotionsデータセットに基づく多言語感情分類のファインチューニングBERTモデルで、英語と中国語のテキストをサポートし、28種類の感情カテゴリに分類できます。

cardiffnlp/twitter - xlm - roberta - base - sentimentをベースに微調整された韓国語金融ニュース分類モデルで、正解率は84.23%に達します。

これはゼロショット蒸留技術で訓練された多言語感情分析モデルで、12言語の感情分類をサポートします。

bert-base-multilingual-casedをemotionデータセットで微調整した多言語感情分類モデル

XLM-EMOはXLM-Tモデルをファインチューニングした多言語感情分析モデルで、19言語をサポートし、特にソーシャルメディアテキストの感情予測に特化しています。

グアラニー語向けに事前学習されたBERTモデル、ウィキペディアとウィクショナリーのデータに基づいてトレーニング

DistilBERTベースの多言語テキスト感情分析モデル、Amazon多言語レビューデータセットでファインチューニング済み

roberta-base-bneモデルをAmazonの多言語レビュー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、主にスペイン語レビューの感情分析に使用されます

Cardiff NLPチームの感情分類モデルを基にファインチューニングした多言語XLM-Robertaシーケンス分類モデルで、テキスト感情分析に使用されます。

これは大規模な多言語のCOVID19関連ツイートで訓練された感情分析モデルで、複数の言語のテキストの感情分類をサポートします。

これはDistilBERTベースの多言語テキスト感情分析モデルで、amazon_reviews_multiデータセットでファインチューニングされ、複数言語の感情分類タスクをサポートします。

多言語BERTベースのモデルで、ベルギーのツイートからCOVID-19夜間外出禁止令に対する態度を分類

XLM-RoBERTaベースの多言語感情分析モデルで、英語とロシア語をサポートし、特にツイッターの絵文字感情分析に最適化されています。

このモデルは、ベルギーのユーザーのCOVID-19夜間外出禁止政策に対する態度を分析するために使用され、オランダ語、フランス語、英語のツイートの感情分類をサポートします。