模型简介
该模型是针对印尼语新闻文本的分类模型，基于BERT架构微调而成，适用于文本分类任务
模型特点
印尼语优化
专门针对印尼语文本进行优化的BERT模型
高效微调
在基础模型上仅需3轮训练即可达到79.54%的准确率
轻量级
基于base版本的BERT模型，适合资源有限的环境部署
模型能力
印尼语文本分类
新闻内容分析
使用案例
新闻媒体
新闻分类
自动将印尼语新闻分类到预定义的类别中
准确率79.54%
内容审核
内容分类
对印尼语用户生成内容进行分类管理
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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