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Distilbert Base Uncased Finetuned Clinc
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、正解率は91.87%に達しています。
ダウンロード数 17
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
テキスト分類に使用する軽量モデルで、DistilBERTアーキテクチャに基づき、CLINC OOSデータセットで微調整され、意図識別タスクに適しています。
モデル特徴
高い正解率
CLINC OOSテストセットで91.87%の正解率を達成しました
軽量
DistilBERTアーキテクチャに基づいており、標準のBERTモデルよりも小さく、高速です
ドメイン適応
CLINC OOSデータセットに特化して微調整され、意図識別タスクに適しています
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
ユーザー意図分類
ユーザーのクエリの意図カテゴリを識別します
正解率91.87%
カスタマーサービス
自動カスタマーサービスルーティング
ユーザーの質問に基づいて自動的に分類し、該当する処理モジュールにルーティングします
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