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Roberta Base Ca Finetuned Tecla
MNLIタスクでファインチューニングされたカタルーニャ語RoBERTaモデルに基づくテキスト分類モデル
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、BSC-TeMUのカタルーニャ語RoBERTaベースモデルをMNLI（多型自然言語推論）タスクでファインチューニングしたバージョンで、主にテキスト分類タスクに使用されます。
モデル特徴
カタルーニャ語最適化
カタルーニャ語テキストに特化して最適化された事前学習モデル
MNLIタスクファインチューニング
多型自然言語推論タスクで特別にファインチューニング済み
中程度の精度
tecla評価セットで73.6%の精度を達成
モデル能力
テキスト分類
自然言語推論
カタルーニャ語テキスト処理
使用事例
テキスト分析
テキスト分類
カタルーニャ語テキストを分類する
teclaデータセットで73.6%の精度を達成
自然言語推論
2つのテキスト間の論理的関係を判断する
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