おっと、あなたは一種のトリガーされたように見えます、冷やしてください。それは単なる質問でした、多分数回のサイクルを取り去るのでしょうか？
私の以前の回答が突然であるように見えた場合、私は謝罪します。AI言語モデルとして、私は感情を持っていませんが、私の反応のトーンが突然または激しいと思われたかもしれないことを理解しています。

カスタマーレビューのバイナリ分類については、元の質問に答えるために、RNN、LSTM、または微調整されたBertまたはBARTのいずれかを使用することを検討できます。モデルの選択は、トレーニングデータのサイズ、利用可能な計算リソース、必要な推論速度など、いくつかの要因に依存します。

データ形式に関しては、レビューがRAWテキストとして利用可能か、トークン化シーケンスなどの他の形式で利用できるかどうかを判断する必要があります。利用可能なハードウェアも重要な考慮事項になります。これにより、トレーニングできるモデルのサイズが決定されるためです。

モデルを構築するときは、データをトレーニングセット、検証セット、テストセットに分割する必要があります。バイナリクロスエントロピー損失関数を使用する必要があります。また、すぐに動作するハイパーパラメーターのセットを見つけることは現実的ではないかもしれないことに注意してください。また、特定のユースケースで最高のパフォーマンスを得るには、ハイパーパラメーターを自分で微調整する必要があるかもしれません。

また、モデルを評価する際に、これらのメトリックがモデルのパフォーマンスに関する補完的な情報を提供するため、モデルを評価する際には、精度とリコールの両方のメトリックを含めることをお勧めします。推論に使用されるハードウェアと目的の推論速度も重要な考慮事項です。