基于dbmdz/distilbert-base-turkish-cased微调的土耳其语零样本分类模型
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
这是一个针对土耳其语文本的零样本分类模型，基于DistilBERT架构，适用于自然语言推理任务。
模型特点
土耳其语优化
专门针对土耳其语文本进行优化的预训练模型
零样本分类
无需特定领域训练即可对新类别进行分类
轻量级架构
基于DistilBERT的轻量级模型，保持性能的同时减少计算资源需求
模型能力
文本分类
自然语言推理
零样本学习
使用案例
文本分析
新闻分类
将土耳其语新闻自动分类到经济、政治、体育等类别
准确率73.81%
情感分析
分析土耳其语文本的情感倾向(正面/负面)
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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