distilbert-base-uncased-ag-newsオープンソースニュース分類モデル - 軽量級で無料でデプロイ可能な高効率ニュース分類

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Distilbert Base Uncased Ag News

Developed by textattack

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。

テキスト分類

Transformers

#ニュース分類 #高精度 #短いテキスト処理

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Release Time : 3/2/2022

Model Overview

このモデルはDistilBERTの微調整バージョンで、特にニュース分類シナリオで優れた性能を発揮するシーケンス分類タスク専用です。

Model Features

効率的で軽量

DistilBERTアーキテクチャに基づき、BERTの95%の性能を維持しながらサイズを40%削減

高精度

AG News検証セットで94.79%の精度を達成

敵対的訓練

TextAttackフレームワークによる訓練で、より優れた敵対的ロバスト性を備えている可能性

Model Capabilities

英語テキスト分類

ニュースカテゴリ予測

短いテキスト分析

Use Cases

ニュースメディア

ニュース自動分類

ニュース記事を事前定義されたカテゴリに自動分類

検証精度94.79%

コンテンツ管理

コンテンツ審査補助

ユーザー生成コンテンツの識別と分類を支援

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