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Comprehend It Multilingual T5 Base

knowledgatorによって開発
mT5-baseベースの多言語ゼロショット分類モデルで、約100言語の双方向テキスト分類をサポート
ダウンロード数 420
リリース時間 : 1/26/2024

モデル概要

これはmT5-baseベースのエンコーダ-デコーダモデルで、多言語自然言語推論とテキスト分類タスクに特化しています。モデルはテキストとラベルの文脈的意味を理解し、テキストとラベルが異なる言語を使用するゼロショット分類をサポートします。

モデル特徴

多言語サポート
中国語、英語、スペイン語などの主要言語を含む約100言語のゼロショット分類をサポート
双方向言語処理
テキストとラベルは異なる言語を使用でき、モデルは依然として正確に分類可能
文脈理解
エンコーダ-デコーダアーキテクチャでテキストとラベルを個別に処理し、文脈的意味をより良く理解
高性能
複数のテキスト分類データセットで同類モデルよりも優れたパフォーマンス

モデル能力

多言語テキスト分類
ゼロショット学習
自然言語推論
クロスランゲージ分類

使用事例

コンテンツ分類
ニュース分類
ニュース記事を事前定義されたカテゴリに自動分類
BBCニュースデータセットで良好なパフォーマンス
感情分析
テキスト内の感情傾向を識別
感情分析データセットでF1スコア0.566を達成
多言語アプリケーション
クロスランゲージコンテンツ分類
英語ラベルを使用して他の言語のテキストコンテンツを分類
英語ラベルでウクライナ語テキストを分類する例
多言語コンテンツ管理
多言語ウェブサイトやアプリに統一された分類システムを提供
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