S

Spamhunter

由 ar4min 开发
这是一个针对垃圾邮件检测进行微调的BERT模型,验证准确率约99%
下载量 59
发布时间 : 1/10/2025

模型简介

基于BERT架构的文本分类模型,专门用于识别和过滤垃圾邮件内容

模型特点

高准确率
在验证集上达到约99%的准确率
BERT微调
基于bert-base-uncased模型进行微调
简单集成
可通过Transformers库轻松集成到现有系统中

模型能力

垃圾邮件检测
文本分类

使用案例

邮件安全
垃圾邮件过滤
自动识别并过滤电子邮件中的垃圾邮件
准确率约99%
内容审核
欺诈内容检测
识别包含欺诈性内容的文本
AIbase
智启未来,您的人工智能解决方案智库
© 2025AIbase