基于BERT基础模型在GLUE数据集SST-2任务上微调的情感分析模型
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于bert-base-uncased在GLUE数据集SST-2（斯坦福情感树库）任务上微调的版本，主要用于句子级情感分类任务。
模型特点
高准确率
在SST-2测试集上达到92.66%的准确率
基于BERT架构
利用BERT强大的上下文理解能力进行情感分析
微调优化
在特定任务上进行了精细调优，提升性能表现
模型能力
句子级情感分类
文本情感分析
二分类任务处理
使用案例
情感分析
产品评论情感分析
分析用户对产品的评论是正面还是负面
准确率92.66%
社交媒体情绪监测
识别社交媒体帖子中的情感倾向
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L
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16
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C
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问答系统
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R
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2,694
98
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