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Phobert Content 256
vinai/phobert-base-v2をファインチューニングしたベトナム語テキスト分類モデルで、検証セットで89.62%の精度を達成
ダウンロード数 64
リリース時間 : 4/9/2025
モデル概要
このモデルはベトナム語テキスト内容分類タスク向けに最適化されたBERTバリアントで、短いテキスト分類シナリオに適しています
モデル特徴
ベトナム語最適化
ベトナム語専用に設計されたPhoBERTアーキテクチャに基づき、ベトナム語テキスト処理で優れた性能を発揮
効率的なファインチューニング
2e-5の学習率で10エポックのファインチューニングを行い、検証セットで約90%の精度を達成
軽量なデプロイ
基本モデルのパラメータサイズが適度で、実際の本番環境へのデプロイに適しています
モデル能力
ベトナム語テキスト分類
短いテキスト内容分析
マルチカテゴリ予測
使用事例
コンテンツモデレーション
ユーザー生成コンテンツ分類
ソーシャルメディア上のベトナム語ユーザーコメントを分類
精度89.62%、F1値88.69%
カスタマーサービス
チケット自動分類
ベトナム語のカスタマーサービスリクエストを自動分類
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