DocClassifier
本プロジェクトのコア機能は「ドキュメント分類（Document Classification）」です。
このタイトルを見て、あなたは疑問に思うかもしれません：「ただの分類モデルじゃないか、ちょっと普通すぎるんじゃないか！」
そう、でも違う。
今回は非典型的な分類モデルを作りたいと思います。それは適用範囲が限られているかもしれませんが、楽しさは非常に高いです。
このプロジェクトでは、従来の交差エントロピー損失関数を最終的な分類結果として使用するのではなく、類似性学習の方法を使って分類を行います。全体的な効果はまずまずで、時間があればぜひ続きを読んでみてください。
このプロジェクトは、kunkunlin1221 によって提案され、前期のプログラム開発と実現可能性の検証が行われました。彼には時間がなかったため、ウェブページの作成を私に託し、詳細を完成させてここに公開しました。
彼の貢献に特別な感謝を申し上げます。
2024 © Zephyr
📄️ イントロダクション
過去のプロジェクト経験の中で、分類モデルは最も一般的な機械学習タスクの一つです。
📄️ インストール
PyPI からインストールする方法、または GitHub から本プロジェクトをクローンしてインストールする方法を提供しています。
📄️ クイックスタート
私たちは、前処理と後処理のロジックを含むシンプルなモデル推論インターフェースを提供しています。
📄️ 高度な設定
DocClassifier モデルを呼び出す際に、パラメータを渡して高度な設定を行うことができます。
📄️ モデル設計
完全なモデル機能を作り上げるには、何度も調整と設計を繰り返す必要があります。
📄️ モデルの評価
本プロジェクトのテストデータセットはプライベートデータセットです。私たちはこのデータセットの評価結果のみを提供しています。
📄️ 結果と考察
前回の実験を総合すると、良好な結果を得たモデルが構築できました。このモデルは、私たちのテストセットで 90% 以上の精度を達成し、実際のアプリケーションでも良好なパフォーマンスを示しました。
📄️ モデルの訓練
関連する訓練環境の設定に関するセクションは、すでに以下に移行されています：モデル訓練ガイド
📄️ データセットの提出
現実の世界にはさまざまなケースがあり、必ずしもすべての状況に適応できるわけではありません。