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Distilbert Base Uncased Finetuned Emotion
基于DistilBERT的文本情感分类模型，在emotion数据集上微调，准确率达92.25%
下载量 26
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于DistilBERT的轻量级文本分类模型，专门用于情感分析任务。通过微调在emotion数据集上表现出色，适合需要快速准确情感分类的应用场景。
模型特点
高效轻量
基于DistilBERT架构，比标准BERT小40%但保留97%的性能
高准确率
在emotion测试集上达到92.25%的准确率和92.28%的F1值
快速推理
蒸馏架构设计使模型推理速度更快，适合生产环境部署
模型能力
文本情感分类
自然语言处理
情感分析
使用案例
社交媒体分析
用户评论情感分析
分析社交媒体评论中的用户情感倾向
可准确识别92%以上的情感类别
客户服务
客户反馈分类
自动分类客户反馈中的情感状态
帮助快速识别不满客户并优先处理
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