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Locations Classifier
DistilBERTベースの軽量テキスト分類モデル、位置分類タスク用
ダウンロード数 28
リリース時間 : 3/25/2025
モデル概要
このモデルはDistilBERT-base-uncasedをファインチューニングしたテキスト分類器で、位置関連の分類タスク専用です。評価セットで78.95%の精度を達成しました。
モデル特徴
軽量で効率的
DistilBERTアーキテクチャ採用、標準BERTモデルより40%小型化しつつ97%の言語理解能力を保持
高速推論
蒸留モデル設計により、元のBERTモデルより60%高速な推論が可能
転移学習
汎用言語理解基盤の上でファインチューニング、特定分野の分類タスクに適応
モデル能力
テキスト分類
位置認識
短文分析
使用事例
地理情報処理
位置名称分類
テキスト中に言及された位置名称を識別・分類
テストセットで78.95%の精度達成
コンテンツモデレーション
地理的位置識別
ユーザー生成コンテンツから地理的位置情報を識別・分類
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