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Distilbert Base Cased Finetuned Chunk

由 RobW 开发
该模型是基于distilbert-base-cased在未知数据集上微调的版本，主要用于文本分类任务。
大型语言模型
Transformers
开源协议:Apache-2.0#文本分块#高召回率#轻量级BERT
下载量 15
发布时间 : 3/2/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是基于distilbert-base-cased微调的版本，适用于文本分类任务，具有较高的精确率、召回率和F1值。

模型特点

高效微调
基于DistilBERT架构，模型在保持较高性能的同时，减少了计算资源需求。
高性能
在评估集上表现出色，F1值达到0.8845，准确率为0.8239。
轻量级
DistilBERT是BERT的轻量级版本，适合资源有限的环境。

模型能力

文本分类
自然语言处理

使用案例

文本分类
情感分析
可用于分析文本的情感倾向，如正面或负面评价。
主题分类
可用于将文本分类到预定义的主题类别中。