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Covid Tweet Classification

由 atrisaxena 开发
基于distilbert-base-uncased微调的COVID相关推文分类模型,用于分析推文内容
下载量 20
发布时间 : 9/19/2023
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是基于distilbert-base-uncased在COVID相关数据集上微调的文本分类模型,主要用于对推文内容进行分类分析

模型特点

高效轻量
基于DistilBERT架构,在保持性能的同时减少了模型大小
高准确率
在训练集上达到92.82%的分类准确率
快速训练
仅需4个训练轮次即可达到良好性能

模型能力

文本分类
推文内容分析
COVID相关内容识别

使用案例

社交媒体分析
COVID相关推文分类
对社交媒体上关于COVID的推文进行分类分析
可识别推文内容类别,准确率达92.82%
公共卫生监测
疫情相关舆情分析
监测和分析公众对COVID的讨论和情绪