基于DistilBERT-base-uncased微调的情感分析模型，在IMDB数据集上训练，准确率达93.1%
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发布时间 : 11/24/2024
模型简介
该模型用于文本情感分析任务，能够判断文本的情感倾向（正面/负面）。基于轻量级DistilBERT架构，在保持高性能的同时减少了计算资源需求。
模型特点
高准确率
在IMDB测试集上达到93.1%的准确率
轻量级架构
基于DistilBERT，比标准BERT模型更小更快
快速推理
适合实时情感分析应用场景
模型能力
文本情感分类
自然语言处理
英语文本分析
使用案例
内容分析
电影评论情感分析
分析IMDB等平台的电影评论情感倾向
准确区分正面/负面评价
社交媒体监控
监测社交媒体上用户对品牌/产品的情感倾向
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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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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