模型简介
该模型专门用于新闻标题的多类别分类，能够将新闻标题划分为国际、商业、科技、娱乐、体育、科学和健康7个类别。
模型特点
多类别新闻分类
能够准确将新闻标题分类到7个不同的类别中。
基于DeBERTa-v3-large微调
基于强大的DeBERTa-v3-large模型进行微调，具有优秀的文本理解能力。
高性能
在133,000条标注新闻标题数据集上训练，表现出色。
模型能力
新闻标题分类
英文文本理解
多类别文本分类
使用案例
新闻媒体
新闻自动分类
自动将新闻标题分类到相应栏目
提高新闻编辑和分发效率
内容推荐
个性化内容推荐
根据用户阅读偏好推荐相关新闻
提升用户阅读体验和参与度
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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