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Emoroberta

由arpanghoshal開發
基於RoBERTa架構的細粒度情感分類模型,在GoEmotions數據集上訓練,可識別28種情感類別。
下載量 21.47k
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

該模型專門用於文本情感分析,能夠識別包括快樂、憤怒、悲傷等在內的28種不同情感類別,適用於社交媒體評論、用戶反饋等場景的情感識別。

模型特點

細粒度情感識別
支持28種情感類別的細粒度分類,遠超傳統積極/消極/中性的三分類模型。
基於RoBERTa改進
採用優化後的RoBERTa架構,通過調整超參數和擴大訓練數據量提升性能。
Reddit評論優化
使用GoEmotions數據集(58,000條Reddit評論)訓練,特別適合社交媒體文本分析。

模型能力

文本情感分類
細粒度情緒識別
社交媒體評論分析

使用案例

社交媒體分析
用戶評論情感分析
分析Reddit等平臺用戶評論的情感傾向
可識別28種具體情感狀態
客戶反饋分析
產品反饋情緒分類
對客戶反饋進行細粒度情感分類
準確識別客戶滿意度細節(如感激、失望等)
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