基于vinai/phobert-base-v2微调的越南语文本分类模型，在验证集上达到89.62%的准确率
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发布时间 : 4/9/2025
模型简介
该模型是针对越南语文本内容分类任务优化的BERT变体，适用于短文本分类场景
模型特点
越南语优化
基于专门为越南语设计的PhoBERT架构，在越南语文本处理上表现优异
高效微调
使用2e-5的学习率进行10轮微调，在验证集上达到接近90%的准确率
轻量级部署
基础模型参数规模适中，适合实际生产环境部署
模型能力
越南语文本分类
短文本内容分析
多类别预测
使用案例
内容审核
用户生成内容分类
对社交媒体上的越南语用户评论进行分类
准确率89.62%，F1值88.69%
客户服务
工单自动分类
对越南语客户服务请求进行自动分类
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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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