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Results

shank250によって開発
このモデルはbert-base-uncasedをベースにファインチューニングしたバージョンで、特定タスクの再現率向上に特化しています
ダウンロード数 23
リリース時間 : 4/11/2025

モデル概要

BERTアーキテクチャに基づくテキスト処理モデルで、特定タスクのファインチューニング後、優れた再現率性能を発揮します

モデル特徴

高再現率性能
評価データセットで0.9020の再現率を達成し、再現率が求められるアプリケーションに適しています
BERTの強力な基盤
bert-base-uncasedをベースとしており、BERTモデルの強力なテキスト理解能力を継承しています
効率的なファインチューニング
わずか3エポックの訓練で良好な効果が得られ、訓練損失は0.6766から0.27に低下しました

モデル能力

テキスト分類
自然言語理解
文脈特徴抽出

使用事例

テキスト分析
センシティブコンテンツ検出
テキスト中のセンシティブコンテンツや特定カテゴリ情報を識別
高再現率により見逃しを最小限に抑えます
意図認識
ユーザー入力の意図分類を分析
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