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Zeroshot Classification De
DeBERTa-v3-baseをファインチューニングしたドイツ語ゼロショット分類モデルで、マルチラベル分類タスクに適しています
ダウンロード数 46
リリース時間 : 2/4/2024
モデル概要
このモデルはmichaelp11/wiki-tagsデータセットでファインチューニングされたバージョンで、ドイツ語のゼロショット分類タスク専用に設計されており、提供された候補ラベルに基づいてテキストを分類できます。
モデル特徴
ゼロショット分類能力
特定タスクのトレーニングデータがなくても新しいカテゴリを分類可能
マルチラベルサポート
テキストに複数の関連ラベルを同時に割り当て可能
高精度
評価データセットで0.859の精度とF1スコアを達成
モデル能力
ドイツ語テキスト分類
マルチラベル分類
ゼロショット学習
使用事例
コンテンツ分類
地理的位置分類
テキスト記述から地理的属性を判断
テキスト内で記述されている場所のタイプ（村、都市など）を正確に識別可能
テーマ分類
ドイツ語テキスト内容のテーマ分類
提供された候補ラベルに基づきテキストのテーマを正確に分類可能
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