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Distilbert Base Uncased Finetuned Clinc
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Distilbert Base Uncased Finetuned Clinc

msavel-prntによって開発
このモデルは、DistilBERTをベースにclinc_oosデータセットで微調整されたテキスト分類モデルで、主に意図識別タスクに使用されます。
テキスト分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#意図識別#軽量級BERT#対話システム
ダウンロード数 15
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

DistilBERTアーキテクチャに基づく軽量級のテキスト分類モデルで、意図識別タスクに特化して最適化され、clinc_oosデータセットで91.8%の正解率を達成しました。

モデル特徴

高効率で軽量
DistilBERTアーキテクチャに基づいており、元のBERTモデルと比べてサイズが小さく、推論速度が速いです。
高い正解率
clinc_oos意図識別データセットで91.8%の正解率を達成しました。
迅速な微調整
たった5エポックの学習で良好な性能を達成できます。

モデル能力

テキスト分類
意図識別
自然言語理解

使用事例

対話システム
カスタマーサービスロボットの意図識別
ユーザーの入力意図のカテゴリを識別します。
正解率91.8%
音声アシスタントのコマンド理解
ユーザーの音声をテキストに変換した後、意図分類を行います。
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