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Distilbert Base Uncased Finetune
基於DistilBERT基礎模型微調的版本，適用於文本分類任務
下載量 15
發布時間 : 4/29/2022
模型概述
該模型是在distilbert-base-uncased基礎上進行微調的版本，主要用於文本分類任務。雖然具體訓練數據集未明確說明，但評估結果顯示在特定任務上達到了97.15%的準確率。
模型特點
高效輕量
基於DistilBERT架構，比標準BERT模型小40%，同時保留97%的語言理解能力
高準確率
在評估集上達到了97.15%的準確率表現
快速訓練
蒸餾架構使得模型訓練和推理速度更快
模型能力
文本分類
自然語言理解
情感分析（推斷）
意圖識別（推斷）
使用案例
文本分析
情感分析
分析文本中的情感傾向
準確率97.15%（基於評估數據推斷）
內容分類
將文本內容分類到預定義的類別中
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