D

Deberta V3 Large Zeroshot V1.1 All 33

由MoritzLaurer開發
專為零樣本分類設計的DeBERTa-v3-large模型,支持將任意分類任務重新表述為自然語言推理(NLI)形式
下載量 1,580
發布時間 : 11/27/2023

模型概述

該模型通過將分類任務轉化為自然語言推理問題(判斷文本是否蘊含某個假設),實現通用的零樣本分類能力。在33個數據集和387個類別上訓練,適用於多種文本分類場景。

模型特點

通用零樣本分類
通過NLI任務形式實現任意文本分類任務,無需特定領域訓練數據
多領域適應
在33個不同領域數據集上訓練,涵蓋政治、金融、情感分析等多個領域
高效數據利用
每個類別最多使用500個樣本,避免過擬合同時保持模型泛化能力
二元分類優化
專注於蘊含/不蘊含二元判斷,簡化傳統NLI的三分類任務

模型能力

零樣本文本分類
多領域文本理解
自然語言推理
情感分析
內容審核
主題分類

使用案例

內容審核
有害內容檢測
識別文本中的仇恨言論、侮辱性內容等
在wikitoxic系列任務中準確率達90-97%
情感分析
評論情感分類
分析用戶評論的情感傾向
在yelpreviews等數據集上準確率達98.9%
金融分析
金融情緒分析
判斷金融文本中的情緒傾向
在financialphrasebank數據集上準確率達91.9%
AIbase
智啟未來,您的人工智能解決方案智庫
© 2025AIbase