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t5-base-tag-generation

fabiochiu

This model is t5-base fine-tuned on the 190k Medium Articles dataset for predicting article tags using the article textual content as input. While usually formulated as a multi-label classification problem, this model deals with _tag generation_ as a text2text generation task (inspiration from text2tags). The dataset is composed of Medium articles and their tags. However, each Medium article can have at most five tags, therefore the author needs to choose what he/she believes are the best tags (mainly for SEO-related purposes). This means that an article with the "Python" tag may have not the "Programming Languages" tag, even though the first implies the latter. To clean the dataset accounting for this problem, a hand-made taxonomy of about 1000 tags was built. Using the taxonomy, the tags of each articles have been augmented (e.g. an article with the "Python" tag will have the "Programming Languages" tag as well, as the taxonomy says that "Python" is part of "Programming Languages"). The taxonomy is not public, if you are interested in it please send an email at chiusanofabio94@gmail.com.

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収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。

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選び方とよくある質問

API料金はどう比較しますか？+

入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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