News Category Classifier Distilbert
BERT-base-uncasedを基にしたニュース分類モデルで、さまざまなニュースカテゴリを正確に分類できます。
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リリース時間 : 9/26/2023
モデル概要
このモデルはBERT-base-uncasedを基本アーキテクチャとして使用し、ニュース分類タスク用に微調整されており、複数のニュースカテゴリの識別をサポートします。
モデル特徴
高精度
複数のニュースカテゴリで優れた性能を発揮し、全体の精度は70.73%です。
多カテゴリ対応
政治、エンターテインメント、スポーツなど30以上のニュースカテゴリの分類をサポートします。
BERTアーキテクチャベース
BERTの強力な意味理解能力を活用し、高品質なテキスト分類を提供します。
モデル能力
ニュース分類
テキスト理解
多カテゴリ識別
使用事例
ニュースアグリゲーション
ニュース自動分類
ニュース記事を政治、エンターテインメント、スポーツなどの事前定義されたカテゴリに自動分類します。
精度70.73%、F1値60.80%
コンテンツ推薦
パーソナライズドニュース推薦
ユーザーの閲覧履歴に基づいて、関連するカテゴリのニュースコンテンツを推薦します。
ユーザーの定着率と閲覧時間の向上
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L
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C
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R
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