# 感情分類

このモデルはdistilbert-base-uncasedを感情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、テキストの感情分類に使用されます。

GreekBARTはBARTベースのギリシャ語シーケンス・ツー・シーケンス事前学習モデルで、要約生成などの生成タスクに特に適しています。

Emobloom-7bはEmoLLMsプロジェクトの一部であり、包括的な感情分析に特化した、命令追従能力を備えた最初のオープンソース大規模言語モデルシリーズです。

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

DistilBERTベースの軽量テキスト感情分類モデル、emotionデータセットでファインチューニング済み、精度93.05%

GoEmotionsデータセットを用いて蒸留された軽量感情分類モデルで、ゼロショット分類プロセスで訓練され、効率的な感情分析タスクに適しています。

DistilHuBERTアーキテクチャを基にRAVDESS音声感情データセットでファインチューニングされた音声感情認識モデル、精度92.36%

bert-base-uncasedをgo_emotionsデータセットでファインチューニングした感情分類モデル

BERTアーキテクチャに基づく古典詩詞の感情分類器で、古文の感情傾向を分析するために特別に設計されています。

DistilBERTベースの軽量テキスト感情分類モデル、emotionデータセットでファインチューニングされ、精度は92.3%

BERT-base-casedモデルをemotionデータセットで微調整した感情分類モデル

このモデルは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、感情分析タスクに使用されます。

ALBERTアーキテクチャに基づく軽量級感情分析モデルで、Twitter感情データセットで微調整されています。

DistilBERTに基づく軽量級テキスト感情分類モデルで、emotionデータセットで微調整されました。

bert-base-uncasedをベースに微調整した客服調査テキスト分類モデルで、顧客のフィードバック分析に使用します。

このモデルはbert-base-chineseを未知のデータセットで微調整したバージョンで、主に中国語テキスト処理タスクに使用されます。

このモデルは、DistilBERTをベースにemotionデータセットでファインチューニングされ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。