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Distilbert Base Uncased Finetuned Clinc
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Distilbert Base Uncased Finetuned Clinc

arianpasqualiによって開発
このモデルは、DistilBERTをベースにclinc_oosデータセットで微調整されたテキスト分類モデルで、主に意図識別タスクに使用されます。
テキスト分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#意図識別#高い正解率#対話システム
ダウンロード数 19
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

これは微調整されたDistilBERTモデルで、clinc_oosデータセット上のテキスト分類タスクを処理するために特別に設計されており、評価セットで91.13%の正解率を達成しています。

モデル特徴

高効率で軽量
DistilBERTアーキテクチャに基づいており、標準のBERTモデルよりも軽量で効率的です。
高い正解率
clinc_oosデータセットで91.13%の正解率を達成しています。
高速トレーニング
たった5エポックのトレーニングで良好な性能を達成できます。

モデル能力

テキスト分類
意図識別
自然言語理解

使用事例

対話システム
カスタマーサービスロボットの意図識別
カスタマーサービスの対話におけるユーザーの意図を識別するために使用されます。
150種類の異なるユーザー意図を正確に分類できます。
テキスト分析
ユーザークエリの分類
ユーザーの入力を自動的に分類します。
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