该模型是基于DistilBERT在emotion数据集上微调的文本分类模型，用于情感分析任务。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于DistilBERT架构的轻量级预训练模型，在emotion数据集上进行了微调，专门用于文本情感分类任务。
模型特点
高效轻量
基于DistilBERT架构，比标准BERT模型更轻量高效，同时保持较高性能。
高准确率
在emotion数据集上达到92.6%的准确率和92.58%的F1值。
快速训练
仅需2轮训练即可达到优秀性能，训练效率高。
模型能力
文本分类
情感分析
使用案例
情感分析
社交媒体情感监测
分析社交媒体文本中的情感倾向
可准确识别文本中的情感类别
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情绪
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Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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