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Venkatesh4342によって開発
distilbert-base-uncasedをファインチューニングしたテキスト分類モデルで、評価データセットで優れた性能を示し、精度とF1スコアが共に1.0を達成しました。
大規模言語モデル
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#高精度イベント検出#軽量BERT#テキスト分類最適化
ダウンロード数 15
リリース時間 : 6/2/2024

モデル概要

このモデルはテキスト分類モデルで、特定タスクの分類に主に使用されます。具体的なタスクと用途はさらに追加する必要があります。

モデル特徴

高効率軽量
DistilBERTアーキテクチャを基に、性能を維持しながらモデルサイズと計算リソース要件を削減しました。
高精度
評価データセットで1.0の精度とF1スコアを達成し、優れた性能を示しました。
迅速なトレーニング
わずか3エポックのトレーニングで優れた性能に到達し、トレーニング効率が高いです。

モデル能力

テキスト分類
自然言語処理

使用事例

テキスト分析
イベント検出
特定タイプのイベントやコンテンツの検出に使用可能（モデル名から推測）
高精度（1.0）
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