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Distilbert Base Uncased Finetuned Sms Spam Detection
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Distilbert Base Uncased Finetuned Sms Spam Detection

mariagranduryによって開発
DistilBERTベースの短信スパムメール検出モデルで、sms_spamデータセットで微調整され、正解率は99.21%に達します。
テキスト分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#短信スパム検出#高い正解率#軽量BERT
ダウンロード数 274
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはDistilBERTの微調整版で、短信がスパムメールかどうかを識別するために特化しています。軽量なアーキテクチャにより、効率的なテキスト分類能力を実現しています。

モデル特徴

高い正解率
評価セットで99.21%の正解率を達成し、通常の短信とスパム短信を効果的に区別できます。
軽量アーキテクチャ
DistilBERTの蒸留アーキテクチャに基づいており、性能を維持しながら計算リソースの要求を減らします。
高速推論
元のBERTモデルと比較して、推論速度が速く、リアルタイムアプリケーションシナリオに適しています。

モデル能力

テキスト分類
スパムメール検出
短いテキスト分析

使用事例

通信セキュリティ
短信フィルタリングシステム
移動通信システムに統合して自動的にスパム短信をフィルタリングします。
99%以上のスパム短信をブロックできます。
ユーザー保護
詐欺防止警報
潜在的な詐欺短信を識別し、ユーザーに警告します。
ユーザーが詐欺に遭うリスクを減らします。
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