News Classification.4

🚀 新聞分類模型

本模型旨在對斯里蘭卡《每日鏡報在線》的新聞文章進行分類，可用於自動分類、新聞過濾和推薦系統，以及新聞文章的情感初步分析等。

🚀 快速開始

使用以下代碼開始使用該模型：

new_model = "Imasha17/News_classification.4"

# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-classification", model="Imasha17/News_classification.4")
text="Enter your news here"
pipe (text)

✨ 主要特性

• 可將《每日鏡報在線》的新聞文章分為商業、觀點、政治八卦、體育和世界新聞五類。
• 可用於新聞的自動分類、過濾和推薦，以及情感初步分析。
• 模型架構為distilbert-base-uncased，適用於多分類文本分類任務。

📦 安裝指南

暫未提及具體安裝步驟，可參考上述快速開始部分的代碼使用模型。

📚 詳細文檔

模型詳情

模型描述

該模型旨在將斯里蘭卡新聞來源《每日鏡報在線》的新聞文章分為五類：商業、觀點、政治八卦、體育和世界新聞。並且該模型可用於分析和處理新聞內容，以完成情感分析或總結等任務。

數據來源

原始數據集包含《每日鏡報》的真實新聞內容，經過預處理後，選取了1015條記錄進行訓練。數據按80%訓練和20%驗證的比例進行劃分。

使用方式

直接使用

該模型可用於：

• 斯里蘭卡新聞文章的自動分類
• 新聞過濾和推薦系統
• 新聞文章情感的初步分析

下游使用

• 新聞聚合平臺可使用該模型對文章進行分類和排序。
• 記者和研究人員可根據類別分佈分析媒體趨勢。

超出適用範圍的使用

該模型不應用於關鍵決策任務，如政治分析、股票市場預測或法律判斷。並且它可能無法很好地泛化到非斯里蘭卡的新聞來源。

偏差、風險和侷限性

• 數據集僅限於《每日鏡報在線》，這可能會在分類中引入偏差。
• 如果文章包含混合主題，模型可能會錯誤分類。
• 數據集規模較小（1015篇文章），這可能會影響在不同新聞來源上的性能。

訓練詳情

訓練數據

數據集包含來自《每日鏡報在線》的1015篇預處理新聞文章。

訓練超參數

• 訓練機制：[需要更多信息]
• 模型架構：distilbert-base-uncased
• 批量大小：4
• 訓練輪數：3

測試數據、因素和指標

• 測試數據：20%的數據集（203篇文章）用於驗證/測試。

結果

該模型表現良好，但當文章內容有重疊時會出現錯誤分類。

模型評估

該模型能有效對斯里蘭卡新聞文章進行分類。可以在更大的數據集上進行微調以提高準確性。

模型架構和目標

• 模型架構：distilbert-base-uncased
• 目標：多分類文本分類

🔧 技術細節

• 模型使用distilbert-base-uncased架構進行多分類文本分類。
• 訓練數據來自《每日鏡報在線》，經過預處理後選取1015條記錄，按80%訓練和20%驗證劃分。
• 訓練時批量大小為4，訓練輪數為3。

📄 許可證

原文檔未提及許可證信息。