#xlm-roberta-base

scenario-teacher-data-hate_speech_filipino-model-xlm-roberta-base - 优化后的模型用于菲律宾语的仇恨言论检测
开源项目准确率仇恨言论模型Huggingfacexlm-roberta-base数据集Github训练过程
该项目利用xlm-roberta-base模型微调适用于菲律宾语的仇恨言论检测,已达到78.17%的准确率和76.87%的F1得分。模型特别适应于处理此类任务,通过调整学习率和其他超参数优化性能。训练使用了Adam优化和线性学习率调度策略,总计训练了6969个epoch。
xlm-roberta-europarl-language-detection - 多语言环境下的高效语言检测模型
训练超参数Europarlxlm-roberta-baseHuggingface语言检测Github开源项目模型精调模型
此项目在Europarl数据集上细调xlm-roberta-base模型,取得了优异的语言检测性能。模型在不同语言环境下的识别能力接近完美。通过优化器和学习率策略,以及混合精度训练,提升了收敛速度和资源效率。适合作为多语言支持的解决方案,适用于自动翻译和内容分类,助力国际市场业务。
language-detection-fine-tuned-on-xlm-roberta-base - 精度提升的语言检测模型,基于xlm-roberta-base优化
language-detection-fine-tuned-on-xlm-roberta-baseHuggingface语言检测模型微调开源项目模型Githubxlm-roberta-base准确率
该项目展示了一个基于xlm-roberta-base模型优化的语言检测应用,使用common_language数据集实现了0.9738的高准确率。模型使用Adam优化器和线性学习率调度加快训练过程,混合精度训练提升效率。适用于多语言环境中需要高精度语言分类的场景。
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