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Few Shot Learning Classification Bert Sm 500

由 pravin691983 开发
基于AutoTrain训练的文本分类模型，适用于小样本学习场景，能够高效地对新闻文章进行分类。
文本分类
Transformers
#小样本学习#新闻分类#高F1分数
下载量 25
发布时间 : 5/6/2024
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型使用AG新闻数据集进行训练，能够将文本分类为世界、体育、商业和科技四个类别。适用于媒体和内容公司的高效新闻分类和管理。

模型特点

小样本学习
模型能够在标记数据有限的情况下进行高效训练和分类。
高效分类
能够快速准确地将新闻文章分类为四个主要类别。
多样化应用
适用于多种文本分类场景，特别是新闻内容管理。

模型能力

文本分类
小样本学习
新闻文章分类

使用案例

媒体和内容管理
新闻分类
对新闻文章进行自动分类，提高内容管理效率。
分类准确率达到88.25%
个性化新闻推送
根据用户偏好推送分类后的新闻内容。
提高用户满意度和参与度