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Distilbert Base Uncased Finetuned Emotion

由 dmiller1 开发
基于DistilBERT的文本情感分类模型,在emotion数据集上微调,准确率达92.6%
下载量 27
发布时间 : 3/2/2022

模型简介

该模型是基于DistilBERT架构的轻量级文本分类模型,专门用于情感分析任务。通过emotion数据集的微调,能够准确识别文本中的情感类别。

模型特点

高效轻量
基于DistilBERT架构,在保持较高性能的同时显著减小模型体积
高准确率
在emotion测试集上达到92.6%的准确率和F1值
快速推理
蒸馏后的模型比原始BERT模型具有更快的推理速度

模型能力

文本情感分类
自然语言理解

使用案例

情感分析
社交媒体情绪监测
分析社交媒体文本中的用户情绪倾向
准确识别六种基本情感类别
客户反馈分析
自动分类客户反馈中的情感倾向
帮助企业快速了解客户满意度
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