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Bert Uncased Intent Classification

由yeniguno開發
這是一個基於BERT的微調模型,用於將用戶輸入分類為82種不同的意圖,適用於對話系統和自然語言理解任務。
下載量 1,942
發布時間 : 1/17/2025

模型概述

該模型在多語言意圖數據集上訓練,能夠準確識別用戶輸入的意圖,適用於語音助手、聊天機器人等場景。

模型特點

多數據集訓練
在6個不同來源的意圖數據集上訓練,覆蓋廣泛的意圖類型
高準確率
測試集準確率達到98.37%,F1分數98.37%
多應用場景支持
適用於語音助手、聊天機器人等多種對話式AI系統

模型能力

意圖分類
自然語言理解
用戶意圖識別

使用案例

智能助手
音樂播放控制
識別用戶播放音樂的請求
示例輸入'Play the song, Sam.'被正確分類為'play_music'意圖,置信度99.98%
客戶服務
自動客服系統
識別客戶諮詢的意圖並路由到相應服務
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