模型简介
该模型用于识别新闻标题是否为标题党，基于RoBERTa的轻量级蒸馏版本训练，适用于内容审核和媒体分析场景。
模型特点
高准确率
在评估集上达到99.63%的准确率，损失值仅0.0268
轻量高效
基于DistilRoBERTa架构，在保持性能的同时减少计算资源需求
多数据源训练
整合Kaggle和GitHub等多个来源的标题党数据集
模型能力
文本分类
标题内容分析
内容质量评估
使用案例
内容审核
新闻平台标题过滤
自动识别并过滤标题党内容，提升平台内容质量
准确识别99%以上的标题党内容
媒体分析
标题吸引力分析
评估媒体标题的内容质量与真实性
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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