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My Awesome Model

Developed by mishig
Transformerアーキテクチャに基づく事前学習言語モデルで、様々な自然言語処理タスクに適しています。
テキスト分類
Transformers
#英語感情分類#事前学習モデルのファインチューニング#BERTアーキテクチャ
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Release Time : 3/2/2022

Model Overview

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）はTransformerアーキテクチャに基づく事前学習言語モデルで、双方向のコンテキスト理解によりテキストの意味を把握し、テキスト分類、質問応答など様々な自然言語処理タスクに適しています。

Model Features

双方向コンテキスト理解
双方向Transformerエンコーダーによりテキストのコンテキスト情報を捕捉します。
マルチタスク対応
テキスト分類、質問応答など様々な自然言語処理タスクに適用可能です。
事前学習モデル
大規模コーパスで事前学習されており、下流タスクに直接使用またはファインチューニング可能です。

Model Capabilities

テキスト分類
質問応答システム
固有表現認識
テキスト類似度計算

Use Cases

感情分析
ソーシャルメディア感情分析
ソーシャルメディア上のユーザーコメントの感情傾向を分析します。
高精度な感情分類結果が得られます。
質問応答システム
インテリジェントカスタマーサポート
ユーザーの質問に自動回答するカスタマーサポートシステムの構築に使用されます。
ユーザーの質問を理解し正確な回答を提供できます。
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