基于DistilBERT的文本分类模型，用于区分食品与非食品文本
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发布时间 : 3/28/2025
模型简介
该模型是基于DistilBERT架构微调的文本分类器，专门用于识别文本内容是否与食品相关。在评估集上表现出色，准确率达到100%。
模型特点
高效轻量
基于DistilBERT架构，在保持性能的同时减少了模型大小和计算需求
高准确率
在评估集上实现了100%的分类准确率
快速训练
仅需10轮训练即可达到优异性能
模型能力
文本分类
食品相关文本识别
使用案例
食品行业
食品评论分类
自动识别用户评论是否与食品相关
准确区分食品与非食品评论
社交媒体内容过滤
筛选社交媒体上与食品相关的帖子
高效识别食品相关内容
市场研究
食品趋势分析
从大量文本数据中提取食品相关讨论
帮助识别新兴食品趋势
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