Англоязычный классификатор на базе DistilBERT для отнесения новостных заголовков к категориям.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель Yueh-Huan — классификатор новостных заголовков на базе DistilBERT, дообученный на 210 тысячах заголовков HuffPost за 2012–2022 годы. Она предназначена для отнесения заголовка к категории новостей и может использоваться для автоматической разметки новостных материалов.
Модель принимает текст и возвращает метку класса. Архитектура — DistilBertForSequenceClassification; репозиторий содержит веса в формате TensorFlow. Карточка указывает поддержку английского языка и контекст до 512 токенов. Лицензия — OpenRAIL.
Обучение проводилось на заголовках HuffPost за 2012–2022 годы, поэтому качество на других источниках, периодах и типах текста может отличаться. Контекст ограничен 512 токенами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This repository provides a distilbert model train on 210k news headlines from 2012 to 2022 from HuffPost. The model was trained by Yue
The training data can be found at the following Kaggle URL. https://www.kaggle.com/datasets/rmisra/news-category-dataset
Model and Project details: https://yueh-huan.com/posts/identify-news-category-based-on-news-headlines/
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.