这是一个基于BERT-Mini架构微调的新闻分类模型，在ag_news数据集上实现了93%的测试准确率。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型专门用于新闻文本分类任务，能够准确识别新闻所属的类别。
模型特点
高准确率
在ag_news测试集上达到93%的分类准确率
轻量级
基于BERT-Mini架构，模型参数较少，适合资源有限的环境
新闻分类
专门针对新闻文本进行分类优化
模型能力
新闻文本分类
多类别文本识别
使用案例
新闻媒体
新闻自动分类
自动将新闻分类到预定义的类别中
93%的分类准确率
内容管理
内容归档
帮助新闻平台自动归档大量新闻内容
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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
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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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