该模型是基于bert-base-uncased在未知数据集上微调的版本，主要用于文本分类任务。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
这是一个经过蒸馏(distilled)的BERT模型，基于bert-base-uncased架构，在SST-2(Stanford Sentiment Treebank)数据集上进行了微调，用于情感分析任务。
模型特点
蒸馏模型
通过知识蒸馏技术从更大的教师模型学习，在保持性能的同时减小模型规模
高准确率
在评估集上达到90.25%的准确率，表现优异
高效微调
基于预训练的bert-base-uncased模型进行微调，训练效率高
模型能力
文本分类
情感分析
自然语言理解
使用案例
情感分析
产品评论情感分类
分析用户对产品的评论是正面还是负面
准确率达到90.25%
社交媒体情绪监测
监测社交媒体上用户对特定话题的情绪倾向
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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