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Bert Base Uncased Ag News
BERTベースモデルをAGニュースデータセットでファインチューニングしたテキスト分類モデル、精度は93.75%
ダウンロード数 125
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルはbert-base-uncasedをベースに、AGニュース分類タスク向けにファインチューニングされたテキスト分類モデルです。主にニューステキスト分類タスクに使用され、ニュースを異なるカテゴリに分類できます。
モデル特徴
高精度
AGニューステストセットで93.75%の分類精度を達成
BERTベース
bert-base-uncasedをベースモデルとして使用し、強力なテキスト理解能力を有する
ニュース分類専用
ニューステキスト分類タスク向けに特別に最適化
モデル能力
ニューステキスト分類
英語テキスト理解
マルチクラス分類
使用事例
ニュース分類
ニュース自動分類
ニュース記事を事前定義されたカテゴリに自動分類
精度93.75%
コンテンツフィルタリング
ニュースカテゴリに基づくコンテンツフィルタリングと推薦
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