基于BERT-base-uncased的新闻分类模型,能够对多种新闻类别进行准确分类。
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发布时间 : 9/26/2023
模型简介
该模型使用BERT-base-uncased作为基础架构,经过微调后用于新闻分类任务,支持多种新闻类别的识别。
模型特点
高准确率
在多个新闻类别上表现出色,整体准确率达到70.73%。
多类别支持
支持超过30种新闻类别的分类,涵盖政治、娱乐、体育等多个领域。
基于BERT架构
利用BERT的强大语义理解能力,提供高质量的文本分类。
模型能力
新闻分类
文本理解
多类别识别
使用案例
新闻聚合
新闻自动分类
将新闻文章自动分类到预定义的类别中,如政治、娱乐、体育等。
准确率70.73%,F1值60.80%
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