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distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english-openvino

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基于DistilBERT的情感分析模型 OpenVINO优化版达91.3%准确率

本项目基于DistilBERT模型，在SST-2数据集上微调后转换为OpenVINO格式，专注于文本情感分类。模型在开发集上的准确率达91.3%，并支持通过Transformers pipeline快速部署。OpenVINO优化提升了推理效率，使其更适合生产环境中的情感分析应用。项目提供了简单的使用示例，方便开发者快速集成和应用。

开源项目情感分析文本分类DistilBERTGithubHuggingface模型模型微调OpenVINO
Hugging Face文档

项目概览

这是一个基于DistilBERT模型的情感分析项目，该模型已被优化用于OpenVINO推理引擎。它主要用于分析英文文本的情感倾向，能够有效识别文本中积极或消极的情感色彩。

技术特点

该项目使用了DistilBERT-base-uncased作为基础模型，并在SST-2（斯坦福情感树库）数据集上进行了微调。经过训练后，该模型在开发测试集上取得了91.3%的准确率，展现出优秀的性能表现。模型已被转换为OpenVINO IR格式，这使得它能够在Intel硬件上高效运行。

实现方式

这个模型的使用非常straightforward，开发者可以通过Transformers库的pipeline功能轻松调用。主要步骤包括：

  • 导入必要的库和组件
  • 加载预训练模型和分词器
  • 创建文本分类pipeline
  • 输入待分析文本即可得到情感分析结果

应用场景

该模型可以广泛应用于：

  • 社交媒体情感监测
  • 用户评论分析
  • 客户反馈处理
  • 市场调研分析
  • 在线评论系统

技术优势

  • 采用轻量级的DistilBERT架构，保持了良好的性能同时提高了效率
  • OpenVINO优化使其在Intel硬件上运行更快
  • 使用简单，集成方便
  • 准确率高，实用性强

使用说明

模型的使用非常简便，开发者只需要几行代码就可以完成文本情感分析任务。项目提供了完整的示例代码，包括模型加载、文本处理和预测输出等关键步骤，方便开发者快速上手和集成。

许可证信息

该项目采用Apache-2.0许可证，这意味着它可以被自由使用于商业和非商业项目中，为开发者提供了充分的使用自由。

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