模型简介
该模型是在michaelp11/wiki-tags数据集上微调的版本，专门用于德语的零样本分类任务，能够根据提供的候选标签对文本进行分类。
模型特点
零样本分类能力
无需特定任务的训练数据即可对新类别进行分类
多标签支持
支持同时为文本分配多个相关标签
高准确率
在评估集上达到0.859的准确率和F1分数
模型能力
德语文本分类
多标签分类
零样本学习
使用案例
内容分类
地理位置分类
根据文本描述判断地理位置属性
可准确识别文本中描述的地点类型（如村庄、城市等）
主题分类
对德语文本内容进行主题分类
可根据提供的候选标签准确分类文本主题
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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