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Fnet Base Finetuned Sst2

由gchhablani開發
基於谷歌FNet架構在SST-2情感分析數據集上微調的文本分類模型
下載量 16
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

該模型是對谷歌FNet基礎模型在GLUE SST2數據集上進行微調的版本,專門用於句子級情感分類任務。相比原始FNet-base模型,在情感分析任務上表現出更好的性能。

模型特點

高效架構
採用FNet架構,使用傅里葉變換替代傳統注意力機制,在保持較好性能的同時提升計算效率
領域適配
在SST-2情感分析數據集上專門微調,適用於句子級情感分類任務
輕量級
基於base規模的模型,適合資源有限場景下的部署

模型能力

英語文本分類
情感分析
句子級語義理解

使用案例

情感分析
產品評論分類
分析用戶評論的情感傾向(正面/負面)
在SST-2測試集上達到89.45%的準確率
社交媒體監控
監測社交媒體內容的情感傾向
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