B
Bert Base Go Emotion
由 bhadresh-savani 开发
基于BERT-base-uncased架构的文本分类模型，专门用于情感分析任务，训练于Go Emotions数据集。
下载量 5,500
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是一个多标签文本分类模型，用于识别文本中的情感类别。基于BERT架构，在Go Emotions数据集上微调，适用于情感分析应用场景。
模型特点
多标签情感分类
能够同时识别文本中表达的多种情感，而非单一情感标签
基于BERT架构
利用BERT强大的上下文理解能力进行情感分析
高准确率
在评估中达到96.15%的准确率
模型能力
文本情感分析
多标签分类
自然语言理解
使用案例
情感分析
社交媒体情绪监测
分析社交媒体帖子中的用户情绪
准确识别多种复合情感
客户反馈分析
自动分类客户反馈中的情感倾向
帮助识别客户满意度问题
精选推荐AI模型
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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