基于DistilBERT-base-uncased微调的食品/非食品文本分类器，在评估集上达到100%准确率
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发布时间 : 4/18/2025
模型简介
该模型是一个二分类文本分类器，用于区分文本内容是否与食品相关。基于轻量级DistilBERT架构，适用于快速高效的文本分类任务。
模型特点
高准确率
在评估集上达到100%的分类准确率
轻量高效
基于DistilBERT架构，比标准BERT模型体积小40%但保留97%的性能
快速训练
仅需10轮训练即可达到最优性能
模型能力
文本分类
食品相关文本识别
短文本分析
使用案例
内容分类
社交媒体内容过滤
自动识别社交媒体中与食品相关的内容
准确率100%
菜单文本识别
从混合文本中提取与食品相关的描述
电子商务
产品分类
自动将产品描述分类为食品或非食品类别
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