# ニュース分類

distilbert-base-uncasedをファインチューニングしたテキスト分類モデルで、AG Newsデータセットで訓練され、精度は89.06%

このモデルはニュース記事を分類することを目的としており、ユーザーがニュースコンテンツを迅速に識別・整理するのに役立ちます。

AutoTrainでトレーニングされた少数ショットテキスト分類モデルで、ニュース記事分類タスクに適しています

AutoTrainでトレーニングされたテキスト分類モデルで、少数ショット学習シナリオに適しており、ニュース記事を効率的に分類できます。

distilbert-base-uncasedをファインチューニングしたニュース分類モデルで、訴訟関連ニュースの分類タスクに特化しています。

DistilBERTアーキテクチャに基づく軽量テキスト分類モデル。TextAttackフレームワークを使用してAG Newsデータセットで微調整され、ニュース分類タスクに適しています。

BERTベースのテキスト分類モデルで、AG Newsデータセットで微調整され、テストの正解率は94.5%に達します。

BERTベースモデルをAGニュースデータセットでファインチューニングしたテキスト分類モデル、精度は93.75%

sahajBERTをファインチューニングしたベンガル語ニュース記事分類モデルで、6つのニュースカテゴリ分類をサポート

このモデルは、蒸留技術を通じてゼロショット分類プロセスから取得されたAGニュース分類モデルで、主に高価なゼロショットモデルをより高効率な学生モデルに蒸留する方法をデモンストレーションするために使用されます。

これはBERT-Miniアーキテクチャをベースにファインチューニングされたニュース分類モデルで、ag_newsデータセットで93%のテスト精度を達成しました。

Transformerに基づくペルシャ語理解モデルで、語彙表を再構築し、新しいペルシャ語コーパスで微調整を行い、ペルシャ語テキスト処理により多くの機能を提供します。