ConceptNet опубликовала открытую дообученную модель distilbert-base-multilingual-cased, предназначенную для классификации голосовых намерений в корпоративной среде. Система использует четырехуровневую иерархию для категоризации команд по базовым, контекстно-зависимым, предиктивным и автономным намерениям.
- Архитектура предлагает два пути вывода: быстрый путь TF-IDF + Logistic Regression с точностью 83% за менее чем 5 мс на CPU и нейронный путь DistilBERT с точностью 98,6% за менее чем 100 мс.
- Модель ограничена выводом ровно четырех допустимых меток, что предотвращает галлюцинации.
- Она поддерживает девять языков: английский, французский, испанский, немецкий, итальянский, португальский, китайский, арабский и русский.
- Обучающий набор данных состоит из 730 размеченных примеров на этих языках.
Авторы ищут обратную связь от сообщества NLP и приглашают корпоративные команды протестировать инструмент бесплатно через среду sandbox.