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Fewshotissueclassifier NLBSE23

PeppoColaによって開発
Sentence Transformersベースの文類似度モデルで、問題報告分類タスク向けにファインチューニングされており、欠陥/ドキュメント/機能/質問の4分類をサポート
ダウンロード数 27
リリース時間 : 3/21/2023

モデル概要

このモデルは文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングし、問題報告分類タスクに特化しており、クラスタリングや意味検索などのシナリオに適しています

モデル特徴

少数ショット学習能力
小規模な注釈データに最適化されており、注釈リソースが限られたシナリオに適しています
多クラス分類
欠陥/ドキュメント/機能/質問の4種類の問題報告タイプの識別をサポート
高次元意味エンコーディング
テキストを768次元の密なベクトル空間にマッピングし、豊富な意味情報を保持します

モデル能力

テキスト分類
意味類似度計算
問題報告自動分類
短文ベクトル化

使用事例

ソフトウェア開発支援
問題報告自動分類
ユーザーが提出した問題報告を事前定義されたカテゴリに自動分類
手動分類作業の削減、問題追跡効率の向上
欠陥報告分析
多数の問題報告から真の欠陥報告を識別
開発チームが重要な問題を優先的に処理するのに役立ちます
テキスト分析
意味クラスタリング
類似した問題報告を自動的にグループ化
重複問題や関連要求の発見
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