D

Distilbert Bug Classifier

Peterardによって開発
DistilBERTに基づくテキスト分類モデルで、ユーザーのフィードバックがエラーレポートかどうかを区別するために使用されます。
ダウンロード数 17
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは、ユーザーが提供したテキストを分類し、それがエラーレポートまたは機能要求かどうかを判断することができます。アプリケーションのフィードバック分析シナリオに適しています。

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、高い精度を維持しながら計算リソースの消費を削減します。
実用的な分類
エラーレポート識別シナリオに特化して最適化されており、バグレポートと機能要求を効果的に区別することができます。
使いやすい
Hugging Face pipelineを通じてすぐにデプロイして使用することができます。

モデル能力

テキスト分類
エラーレポート識別
ユーザーフィードバック分析

使用事例

アプリケーションフィードバック分析
ユーザーフィードバックの自動分類
ユーザーが送信したフィードバックを自動的にエラーレポートまたは機能要求に分類します。
カスタマーサービスチームの処理効率を向上させ、重要なエラーレポートを優先的に処理します。
製品問題の監視
大量のユーザーフィードバックから本当のバグレポートを迅速に識別します。
開発チームが製品の問題を迅速に発見して修正するのに役立ちます。
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase