Batteryonlybert Uncased Abstract
B
Batteryonlybert Uncased Abstract
由 batterydata 开发
这是一个基于BatteryOnlyBERT-uncased的文本分类模型,专门用于电池相关论文摘要的分类任务。
下载量 19
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型基于BatteryOnlyBERT-uncased架构,专门针对电池领域的论文摘要进行分类。它能够准确识别和分类电池相关的技术内容。
模型特点
高准确率
在验证集和测试集上分别达到97.18%和97.08%的准确率
领域专用
专门针对电池领域的研究论文摘要进行优化
基于BatteryOnlyBERT
使用电池领域专用预训练模型作为基础
模型能力
电池相关文本分类
学术论文摘要分析
使用案例
学术研究
电池论文摘要分类
自动分类电池技术相关的学术论文摘要
分类准确率达到97%以上
知识管理
电池文献组织
帮助研究人员组织和分类电池领域的文献资料
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