R
Results
由 shank250 开发
该模型是在bert-base-uncased基础上进行微调的版本，专注于提升特定任务的召回率表现
下载量 23
发布时间 : 4/11/2025
模型简介
基于BERT架构的文本处理模型，经过特定任务微调后展现出优秀的召回率性能
模型特点
高召回率表现
在评估集上达到0.9020的召回率，适合对召回率要求高的应用场景
基于BERT的强大基础
建立在bert-base-uncased基础上，继承了BERT模型的强大文本理解能力
高效微调
仅需3轮训练即可达到良好效果，训练损失从0.6766降至0.27
模型能力
文本分类
自然语言理解
上下文特征提取
使用案例
文本分析
敏感内容检测
识别文本中的敏感内容或特定类别信息
高召回率确保尽可能少的漏检
意图识别
分析用户输入的意图分类
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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