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distilbert-base-uncased-ag-news

使用精简版模型增强新闻文本分类性能

TextAttack序列分类交叉熵损失函数distilbert-base-uncased准确率Github模型开源项目Huggingface

该项目通过使用TextAttack工具和ag_news数据集对distilbert-base-uncased模型进行微调，提升了文本分类的精确度。模型经过5个周期的训练，采用了32的批量大小、2e-05的学习率和128的最大序列长度。在分类任务中采用了交叉熵损失函数。模型在验证集测试中取得了0.9479的最佳准确度。详见TextAttack的GitHub页面。

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BERTGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练语言模型
这是一个基于BERT模型的现代化文本分类实现项目。项目采用最新的Python、PyTorch和Transformers库，为自然语言处理任务提供了高质量模板。完整流程涵盖数据准备、模型训练和评估，并具有清晰的代码结构和详细说明。虽然主要针对livedoor新闻语料库的分类任务，但也易于适应其他文本分类需求。
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quote-model-delta - DistilBERT微调的高性能文本分类模型
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quote-model-delta是一个基于DistilBERT微调的文本分类模型，在评估集上表现优异。模型准确率达93.09%，F1分数为0.8656，采用Adam优化器和线性学习率调度器，经3轮训练。适用于高精度文本分类场景，但具体应用范围和局限性有待进一步研究。
distilroberta-base-offensive-hateful-speech-text-multiclassification - 基于DistilRoBERTa的多分类攻击性和仇恨言论检测模型
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这是一个基于DistilRoBERTa-base的预训练模型，专门用于多分类攻击性和仇恨言论检测。该模型在原创数据集上进行微调，准确率达到94.50%。项目提供了Hugging Face上的数据集和演示空间，以及GitHub上的训练notebook。这为研究人员和开发者提供了一个高效工具，用于识别和分类在线有害内容。
roberta-base-finetuned-autext23 - RoBERTa模型微调版本实现高精度文本分类
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目微调机器学习模型模型评估自然语言处理
roberta-base-finetuned-autext23是基于FacebookAI/roberta-base模型微调的文本分类模型。在评估集上，该模型达到了0.8974的准确率和0.8965的F1分数。模型采用Adam优化器，使用线性学习率调度器，经过5轮训练，批次大小为16。虽然性能优异，但模型的具体应用场景和数据集信息仍需补充。此模型适合需要高精度文本分类的任务，但使用时应注意其潜在限制。
t5-base-finetuned-sst2 - 优化GLUE SST-2数据集准确率的高效文本分类模型
GLUE SST-2GithubHuggingfaceT5准确率开源项目模型模型细节训练过程
T5-base-finetuned-sst2是一个在GLUE SST-2数据集上微调的文本分类模型，准确率达到93.23%。该模型基于编码-解码结构，通过多任务的无监督和有监督学习预训练，将任务转化为文本到文本的格式。在训练中，使用了特定的标记化策略和超参数设置，促进模型快速收敛。适合高效处理文本分类任务的应用场景，提供了对现有分类工具的优化方案。
Gender-Classification - DistilBERT微调模型实现高精度性别分类
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Gender-Classification是一个基于distilbert-base-uncased模型微调的性别分类项目。模型经过5轮训练，在验证集上达到了接近100%的分类准确率。项目采用Adam优化器和线性学习率调度器，学习率为2e-05。模型基于Transformers 4.25.1和PyTorch 1.13.0框架开发，为性别识别任务提供了一个参考实现。
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