基于roberta-base微调的模型，用于预测文本是否包含故事内容
下载量 220
发布时间 : 2/19/2024
模型简介
该模型用于检测在线社区中的故事内容，基于Reddit帖子和评论数据进行训练，可判断文本是否包含故事元素
模型特点
高准确率
在评估集上达到84.16%的准确率
明确的故事定义
基于详细代码手册中的故事定义进行训练
在线社区优化
专门针对Reddit等在线社区内容进行优化
模型能力
文本分类
故事内容检测
在线社区文本分析
使用案例
社交媒体研究
Reddit故事分析
分析Reddit社区中用户分享的故事内容
可识别84.16%的故事内容
内容审核
故事内容过滤
识别论坛中的故事性内容进行归类或过滤
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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