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Distilbert Base Uncased Finetuned Emotion
基于DistilBERT的轻量级情感分类模型，在情感数据集上微调，准确率达92.5%
下载量 17
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，专门针对情感分析任务进行了微调。它能够识别文本中的情感倾向，适用于各种情感分类应用场景。
模型特点
高效轻量
基于DistilBERT架构，比标准BERT模型小40%，同时保留95%的性能
高准确率
在情感分类任务上达到92.5%的准确率和92.5%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
情感倾向分析
短文本情感识别
使用案例
社交媒体分析
用户评论情感分析
分析社交媒体上用户评论的情感倾向
可准确识别正面、负面和中性评论
客户服务
客户反馈分类
自动分类客户反馈中的情感倾向
帮助优先处理负面反馈，提高客户满意度
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