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L

Language Detection Fine Tuned On Xlm Roberta Base

由 ivanlau 开发
该模型是在通用语言数据集上对xlm-roberta-base进行微调的版本，用于文本分类任务，特别是语言检测。
文本分类
Transformers
开源协议:MIT#多语言检测#高准确率#文本分类
下载量 13.37k
发布时间 : 3/2/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型基于xlm-roberta-base架构，经过微调后专门用于检测文本的语言类型，在评估集上取得了97.38%的准确率。

模型特点

高准确率
在通用语言数据集上达到了97.38%的准确率
多语言支持
基于xlm-roberta-base架构，支持多种语言的检测
高效微调
使用Adam优化器和线性学习率调度器进行高效训练

模型能力

文本分类
语言检测
多语言文本处理

使用案例

内容管理
多语言内容分类
自动识别用户生成内容的语言类型
准确率97.38%
用户分析
用户语言偏好分析
分析用户使用的语言类型以了解其偏好