S
Sentiment Analysis With Distilbert Base Uncased
由 sherif-911 开发
这是一个基于distilbert-base-uncased微调的情感分析模型，在评估集上取得了93.2%的准确率。
下载量 50
发布时间 : 4/12/2025
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（如正面/负面）。
模型特点
高准确率
在评估集上达到93.2%的准确率
轻量级模型
基于DistilBERT架构，比标准BERT更轻量高效
快速推理
蒸馏模型设计提供更快的推理速度
模型能力
文本情感分析
英语文本处理
使用案例
社交媒体分析
评论情感分析
分析社交媒体评论的情感倾向
准确识别93.2%的情感倾向
客户反馈分析
产品评价分析
自动分析客户对产品的评价情感
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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
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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