Accuracy: 75.45
Papers with Code · CC BY-SA 4.0
Cross-Lingual Document Classification
Cross-lingual document classification refers to the task of using data and models available for one language for which ample such resources are available (e.g., English) to solve classification tasks in another, commonly low-resource, language.
개요는 각 항목의 일부입니다. 위 탭에서 전체 기록을 페이지별로 탐색할 수 있습니다.
벤치마크
Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.
Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
데이터셋
14개N15NewsReddit Ideological and Extreme Bias DatasetMLDoc Zero-Shot English-to-FrenchMLDoc Zero-Shot English-to-SpanishMLDoc Zero-Shot English-to-ChineseMLDoc Zero-Shot English-to-GermanMLDoc Zero-Shot English-to-RussianMLDoc Zero-Shot English-to-ItalianMLDoc Zero-Shot English-to-JapaneseReuters RCV1/RCV2 English-to-GermanReuters RCV1/RCV2 German-to-EnglishSoham News Article Classification
논문
Accuracy: 60.3
Accuracy: 69.57
Accuracy: 96.05
Accuracy: 92.7
Accuracy: 86.2
Accuracy: 88.1
라이브러리
Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.