乌兹别克斯坦新闻分类器（基于UzBERT模型）

该模型通过微调UzBERT实现对新闻文章进行以下类别分类：

• 国际
• 社会
• 犯罪
• 经济
• 文化
• 广告
• 健康
• 政治
• 体育
• 科技
• 娱乐

使用方法

>>> from transformers import pipeline
>>> classifier = pipeline('text-classification', model='coppercitylabs/uzbek-news-category-classifier')
>>> text = """我国优秀残奥田径运动员胡斯尼丁·诺尔别科夫在东京2020残奥会上夺冠，为我国代表团再添一枚金牌。国家奥委会对此进行了报道。

诺尔别科夫刚刚在铅球项目中庆祝了他的胜利。我们的代表在该项目中以16.13米的成绩创造了最佳纪录。

至此，我国代表团奖牌总数已达16枚（6金4银6铜）。我们预祝后续参赛的同胞们再创佳绩！"""
>>> classifier(text)
[{'label': '体育', 'score': 0.9865401983261108}]

微调数据

模型基于约6万篇新闻文章进行了3个epoch的微调训练。