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Distilbert Base Uncased Finetuned On Emotions Data

由 Shubhu07 开发
该模型是基于distilbert-base-uncased在情感数据集上微调的版本,用于文本情感分类。
下载量 25
发布时间 : 12/28/2024

模型简介

该模型旨在分析文本并将其分类为不同的情感类别,如喜悦、悲伤、愤怒等。它已在专门标注情感的数据集上进行了训练,能够识别输入文本的情感基调。

模型特点

高效的情感分类
模型能够准确识别文本中的情感类别,如喜悦、悲伤、愤怒等。
基于DistilBERT的轻量级模型
使用DistilBERT架构,在保持高性能的同时减少了模型大小和计算资源需求。
高准确率
在评估集上取得了93.3%的准确率和93.28%的F1值。

模型能力

文本情感分类
情感分析
自然语言处理

使用案例

情感分析
社交媒体情感分析
分析社交媒体帖子或评论中的情感倾向。
可帮助品牌了解用户对其产品或服务的情感反应。
客户反馈分析
分析客户反馈或评论中的情感倾向。
可帮助企业快速识别客户满意度和潜在问题。
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