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Sentiment Analysis Model

Developed by tashrifmahmud
基于DistilBERT-base-uncased微调的情感分析模型,在IMDB数据集上训练,准确率达93.1%
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Release Time : 11/24/2024

Model Overview

该模型用于文本情感分析任务,能够判断文本的情感倾向(正面/负面)。基于轻量级DistilBERT架构,在保持高性能的同时减少了计算资源需求。

Model Features

高准确率
在IMDB测试集上达到93.1%的准确率
轻量级架构
基于DistilBERT,比标准BERT模型更小更快
快速推理
适合实时情感分析应用场景

Model Capabilities

文本情感分类
自然语言处理
英语文本分析

Use Cases

内容分析
电影评论情感分析
分析IMDB等平台的电影评论情感倾向
准确区分正面/负面评价
社交媒体监控
监测社交媒体上用户对品牌/产品的情感倾向
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