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Bert Base Uncased Goemotions Ekman Finetuned
模型概述
該模型基於BERT架構，經過微調用於情感分類任務，能夠識別文本中的多種情感。
模型特點
表情符號支持
分詞器的特殊標記列表中新增了多個常用表情符號和標記，增強了處理社交媒體文本的能力。
優化的損失函數
使用加權損失和焦點損失函數優化訓練效果欠佳的案例，提高了模型性能。
標籤平滑技術
訓練過程中採用了標籤平滑技術，增強了模型的泛化能力。
模型能力
文本情感分析
多標籤分類
社交媒體文本處理
使用案例
社交媒體分析
用戶評論情感分析
分析社交媒體上用戶評論的情感傾向
可識別多種情感標籤
客戶反饋分類
對客戶反饋進行情感分類
幫助企業瞭解客戶滿意度
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98