Emotion Text Classifier
基于DistilRoBERTa-base微调的情感分析模型,专门针对影视剧对白文本进行6种基本情绪及中性状态的分类
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发布时间 : 10/22/2022
模型简介
该模型是在DistilRoBERTa基础上微调的情感分析Transformer模型,专门针对《老友记》等影视剧台词进行情绪分类,可识别愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中立、悲伤和惊讶7种情绪状态。
模型特点
影视剧台词优化
专门针对《老友记》等影视剧对白进行微调,在剧本文本情感分析上表现优异
多情绪分类
可识别7种埃克曼基本情绪(包括中性状态),覆盖全面情绪谱系
轻量级模型
基于DistilRoBERTa的蒸馏版本,在保持性能的同时减少计算资源需求
模型能力
文本情感分析
情绪状态识别
社交媒体文本分析
使用案例
影视分析
剧本情绪分析
分析影视剧台词的情绪变化
可追踪角色情绪发展曲线
社交媒体
推文情绪分类
识别Twitter/Reddit等社交媒体的用户情绪倾向
准确率约88%(基于演示样例推断)
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6
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R
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