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Food Type Classification Model

由 nisuga 开发
基于成分或产品名称，将食品分类为植物基(PLANT_BASED)或动物基(ANIMAL_BASED)的轻量级文本分类模型
文本分类
Transformers
开源协议:Apache-2.0#食品成分分类#高准确率(99.4%)#植物基识别
下载量 23
发布时间 : 12/16/2023
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型通过分析食品成分或名称，自动识别其蛋白质来源类型，适用于食品行业分类、营养分析等场景。基于DistilBERT架构，具有高效率和高准确率特点。

模型特点

高精度分类
在评估集上达到99.4%的分类准确率，损失仅0.0249
轻量高效
基于DistilBERT蒸馏模型，在保持性能的同时减少计算资源需求
专业领域适配
使用USDA FoodData Central专业食品数据集微调，适合食品行业应用

模型能力

食品成分分类
植物基产品识别
动物基产品识别
短文本分类

使用案例

食品行业
产品标签自动分类
自动识别食品包装上成分列表的蛋白质来源类型
准确率99.4%
营养分析系统
为营养计算软件提供蛋白质来源分类功能
零售业
素食商品筛选
帮助电商平台自动标记植物基商品