Text Classification Model Iab Categories Mixed Bert Base Uncased

🚀 模型卡片

本模型卡片介紹了一個已發佈在Hub上的Transformers模型。該模型卡片由系統自動生成。

📚 模型詳情

模型描述

這是一個已推送到Hub的🤖 Transformers模型的模型卡片。此模型卡片是自動生成的。

• 開發者：[待補充更多信息]
• 資助方（可選）：[待補充更多信息]
• 共享者（可選）：[待補充更多信息]
• 模型類型：[待補充更多信息]
• 語言（NLP）：[待補充更多信息]
• 許可證：[待補充更多信息]
• 微調基礎模型（可選）：[待補充更多信息]

模型來源（可選）

• 倉庫：[待補充更多信息]
• 論文（可選）：[待補充更多信息]
• 演示（可選）：[待補充更多信息]

🛠️ 用途

直接使用

此部分介紹模型在未進行微調或集成到更大生態系統/應用程序時的使用方式。 [待補充更多信息]

下游應用（可選）

此部分介紹模型在針對特定任務進行微調後，或集成到更大生態系統/應用程序時的使用方式。 [待補充更多信息]

非預期使用

此部分說明模型的濫用、惡意使用情況，以及模型不適用的場景。 [待補充更多信息]

⚠️ 偏差、風險與侷限性

此部分旨在傳達模型的技術和社會技術侷限性。 [待補充更多信息]

建議

用戶（包括直接用戶和下游用戶）應瞭解模型的風險、偏差和侷限性。如需進一步建議，還需補充更多信息。

🚀 快速開始

使用以下代碼開始使用該模型。 [待補充更多信息]

📈 訓練詳情

訓練數據

此部分應鏈接到數據集卡片，可能還需簡要說明訓練數據的相關信息，以及與數據預處理或額外過濾相關的文檔。 [待補充更多信息]

訓練過程

預處理（可選）

[待補充更多信息]

訓練超參數

• 訓練機制：[待補充更多信息]

速度、規模、時間（可選）

此部分提供有關吞吐量、開始/結束時間、檢查點大小（如適用）等信息。 [待補充更多信息]

🧪 評估

測試數據、因素和指標

測試數據

此部分應儘可能鏈接到數據集卡片。 [待補充更多信息]

因素

這些是評估時進行細分的方面，例如子群體或領域。 [待補充更多信息]

指標

這些是使用的評估指標，理想情況下應說明原因。 [待補充更多信息]

結果

[待補充更多信息]

總結

🔍 模型審查（可選）

此部分介紹與模型可解釋性相關的工作。 [待補充更多信息]

🌱 環境影響

可以使用Lacoste等人（2019）中介紹的機器學習影響計算器來估算碳排放。

• 硬件類型：[待補充更多信息]
• 使用時長：[待補充更多信息]
• 雲服務提供商：[待補充更多信息]
• 計算區域：[待補充更多信息]
• 碳排放：[待補充更多信息]

📋 技術規格（可選）

模型架構和目標

[待補充更多信息]

計算基礎設施

硬件

[待補充更多信息]

軟件

[待補充更多信息]

📝 引用（可選）

如果有介紹該模型的論文或博客文章，應在此部分提供其APA和BibTeX信息。

BibTeX： [待補充更多信息]

APA： [待補充更多信息]

📖 術語表（可選）

如果相關，此部分應包含有助於讀者理解模型或模型卡片的術語和計算方法。 [待補充更多信息]

ℹ️ 更多信息（可選）

[待補充更多信息]

📝 模型卡片作者（可選）

[待補充更多信息]

📞 模型卡片聯繫方式

[待補充更多信息]