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Bart Large Mnli Yahoo Answers

joeddavによって開発
BART-large-MNLIをファインチューニングしたゼロショット分類モデルで、ヤフー質問応答のトピック分類に最適化されています。
ダウンロード数 190.85k
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはヤフー質問応答のトピック分類タスクに対して最適化されており、特定のトピックラベルにテキストシーケンスが適用されるかどうかを予測でき、ゼロショット分類のシナリオをサポートします。

モデル特徴

ゼロショット分類能力
特定のラベルの学習データがなくても、新しいラベルに対して分類が可能です。
トピック分類の最適化
ヤフー質問応答のトピック分類タスクに特化してファインチューニングされ最適化されています。
テンプレートの適合化
特定の仮説テンプレート(「このテキストは{}に関するものです。」)を使用して分類の精度を向上させます。

モデル能力

テキスト分類
ゼロショット学習
トピック識別

使用事例

コンテンツ分類
質問応答のトピック分類
ヤフー質問応答のコンテンツをトピック分類します。
既知のラベルでF1値0.72、未知のラベルで0.68
ソーシャルメディアコンテンツ分析
ソーシャルメディアの投稿が属するトピックカテゴリを識別します。
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