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I

Indobert Hoax Classification

由 Rifky 开发
基于IndoBERT的印尼语虚假新闻分类模型，在未知数据集上微调，准确率达80.59%
文本分类
Transformers
开源协议:MIT#印尼语假新闻检测#BERT微调模型#高准确率分类
下载量 3,215
发布时间 : 8/2/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是针对印尼语虚假新闻检测的文本分类模型，基于IndoBERT-base-p1微调，适用于内容审核和事实核查场景

模型特点

印尼语优化
基于专门针对印尼语预训练的IndoBERT架构
高准确率
在评估集上达到80.59%的分类准确率
轻量级微调
仅需5个训练周期即可达到较好效果

模型能力

印尼语文本分类
虚假新闻检测
内容真实性评估

使用案例

内容审核
社交媒体虚假信息过滤
自动识别印尼语社交媒体中的虚假新闻
准确识别80%以上的虚假内容
事实核查
新闻真实性验证
辅助人工核查人员快速筛查可疑新闻