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Bart Large Mnli Yahoo Answers

由 joeddav 开发
基于BART-large-MNLI微调的零样本分类模型,专为雅虎问答主题分类优化
下载量 190.85k
发布时间 : 3/2/2022

模型简介

该模型针对雅虎问答主题分类任务进行优化,能够预测文本序列是否适用于特定主题标签,支持零样本分类场景。

模型特点

零样本分类能力
无需特定标签的训练数据即可对新标签进行分类
主题分类优化
专门针对雅虎问答主题分类任务进行微调优化
模板适配
使用特定假设模板('这段文本是关于{}的。')提高分类准确性

模型能力

文本分类
零样本学习
主题识别

使用案例

内容分类
问答主题分类
对雅虎问答内容进行主题分类
在已见标签上F1值0.72,未见标签上0.68
社交媒体内容分析
识别社交媒体帖子所属主题类别
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