ConceptNet ने एंटरप्राइज वॉइस इंटेंट क्लासिफिकेशन के लिए डिज़ाइन किया गया एक ओपन-सोर्स, फाइन-ट्यूंड distilbert-base-multilingual-cased मॉडल प्रकाशित किया है। सिस्टम कमांडों को बेसिक, संदर्भ-जागरूक, पूर्वानुमानित और स्वतंत्र इंटेंट में वर्गीकृत करने के लिए एक चार-परत की पदानुक्रम का उपयोग करता है।
- आर्किटेक्चर दो इनफरेंस पथ प्रदान करता है: CPU पर 5ms से कम समय में 83% सटीकता हासिल करने वाला तेज़ TF-IDF + Logistic Regression पथ, और 100ms से कम समय में 98.6% सटीकता तक पहुँचने वाला न्यूरल DistilBERT पथ।
- मॉडल को ठीक चार मान्य लेबल आउटपुट करने के लिए सीमित किया गया है, जिससे हॉलुसिनेशन रोका जाता है।
- यह नौ भाषाओं का समर्थन करता है: अंग्रेज़ी, फ्रेंच, स्पेनिश, जर्मन, इतालवी, पुर्तगाली, चीनी, अरबी और रूसी।
- प्रशिक्षण डेटासेट में इन भाषाओं के लिए 730 लेबल वाले उदाहरण शामिल हैं।
लेखक NLP समुदाय से प्रतिक्रिया चाहते हैं और एंटरप्राइज टीमों को सैंडबॉक्स वातावरण के माध्यम से टूल का निःशुल्क पायलट चलाने के लिए आमंत्रित कर रहे हैं।