# 高精度感情認識

Wav2vec2 Ser English Finetuned
このモデルはWav2Vec2アーキテクチャをファインチューニングしており、英語音声における6つの感情状態(悲しみ、怒り、嫌悪、恐怖、幸福、中立)を認識するために特別に設計されており、精度は92.42%です。
音声分類 Safetensors 英語
W
dihuzz
68
1
Modern FinBERT Large
Apache-2.0
Modern-FinBERT-largeは金融感情分析専用に設計された事前学習済みNLPモデルで、ModernBERT-large言語モデルを基に、大規模な金融コーパスで訓練され、金融テキスト分類タスクに適応しています。
テキスト分類 Transformers 英語
M
beethogedeon
127
2
Modernbert Large English Go Emotions
MIT
ModernBERT-largeをファインチューニングしたマルチラベル感情分類モデルで、英文テキストから28種類の感情を検出
テキスト分類 Transformers 英語
M
fyaronskiy
295
4
W2v Speech Emotion Recognition
MIT
Wav2Vec2アーキテクチャをファインチューニングした英語音声感情認識モデル、6つの感情状態を識別可能
音声分類 英語
W
Khoa
147
0
Robbert V2 Dutch Base Finetuned Emotion Dominance
MIT
RobBERT-v2オランダ語ベースモデルを微調整した感情支配力分析モデル
テキスト分類 Transformers
R
antalvdb
35
1
Emotion RoBERTa German6 V7
MIT
RoBERTaをファインチューニングしたドイツ語感情分類モデルで、テキストを怒り、恐怖、嫌悪、悲しみ、喜び、およびこれらの感情がないという6つの感情カテゴリーに分類できます。
テキスト分類 Transformers ドイツ語
E
visegradmedia-emotion
355
3
Wav2vec2 Base Arabic Speech Emotion Recognition
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-baseをファインチューニングしたアラビア語音声感情認識モデルで、評価データセットで99.92%の精度を達成しました。
音声分類 Transformers
W
ahmmedasaad2772
352
0
Facial Emotions Image Detection
Apache-2.0
GoogleのViT-baseモデルをファインチューニングした顔感情認識モデルで、テストセットで91%の精度を達成しました。
人の顔に関係がある Transformers
F
dima806
198.83k
81
Hubert Base Ch Speech Emotion Recognition
Apache-2.0
Tencentゲームパートナーの中国語HuBERT事前学習モデルを基に、CASIAデータセットでファインチューニングした中国語音声感情分類モデル。6種類の感情認識をサポート。
音声分類 Transformers 中国語
H
xmj2002
710
45
Bert Base Multilingual Cased Nsmc
これはbert-base-multilingual-casedをベースに、NSMC(Naver感情映画コーパス)でファインチューニングしたチェックポイントモデルで、感情分析タスクに使用されます。
テキスト分類 Transformers 韓国語
B
sangrimlee
919
6
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