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Distilroberta Clickbait

Developed by valurank
distilroberta-baseを微調整したタイトル党検出モデルで、正解率は99.63%に達します。
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Release Time : 3/2/2022

Model Overview

このモデルは、ニュースタイトルがタイトル党かどうかを識別するために使用され、RoBERTaの軽量蒸留バージョンを基に訓練されており、コンテンツ審査やメディア分析のシーンに適しています。

Model Features

高い正解率
評価セットで99.63%の正解率を達成し、損失値はわずか0.0268です。
軽量で効率的
DistilRoBERTaアーキテクチャを基にしており、性能を維持しながら計算リソースの要求を減らします。
複数のデータソースでの訓練
KaggleやGitHubなど複数のソースからのタイトル党データセットを統合しています。

Model Capabilities

テキスト分類
タイトル内容分析
コンテンツ品質評価

Use Cases

コンテンツ審査
ニュースプラットフォームのタイトルフィルタリング
自動的にタイトル党コンテンツを識別してフィルタリングし、プラットフォームのコンテンツ品質を向上させます。
99%以上のタイトル党コンテンツを正確に識別します。
メディア分析
タイトルの魅力分析
メディアのタイトルのコンテンツ品質と真実性を評価します。
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