基准
Banking77
Banking77是一个广泛用于对话意图分类的基准数据集，包含77个银行业务相关的意图类别，总计约13,000条用户话语，因类别细粒度高、类间语义相近，被视为衡量分类模型区分能力的严格测试
时间轴 (近 90 天)
9月25日
Laya在覆盖13种语言的MASSIVE数据集上只有0.45准确率，Banking77只有0.425，而JAF在同任务上报到0.87
待验证50%
9月23日
在基于Banking77数据集的实验中，BGE-small + 逻辑回归组合取得93.3%准确率，而Jev仅为83.2%
待验证50%
9月23日
Banking77是包含77个细粒度银行业务意图类别的意图分类基准数据集，类间语义相似，对模型区分能力要求很高
待验证50%
9月21日
在 Banking77 意图分类数据集及多个商业表格数据集上，经典模型的准确率明显高于 Jev
待验证50%
9月21日
Banking77 是包含 77 个银行业务意图类别、总计约 13,000 条用户话语的对话意图分类基准数据集
待验证50%
全部知识事实 (5)
待验证
Laya在覆盖13种语言的MASSIVE数据集上只有0.45准确率，Banking77只有0.425，而JAF在同任务上报到0.87
50%待验证在基于Banking77数据集的实验中，BGE-small + 逻辑回归组合取得93.3%准确率，而Jev仅为83.2%
50%待验证Banking77是包含77个细粒度银行业务意图类别的意图分类基准数据集，类间语义相似，对模型区分能力要求很高
50%待验证在 Banking77 意图分类数据集及多个商业表格数据集上，经典模型的准确率明显高于 Jev
50%待验证Banking77 是包含 77 个银行业务意图类别、总计约 13,000 条用户话语的对话意图分类基准数据集
50%