 ベンチマーク  livedoorニュースコーパスを用いたニュース記事のジャンル予測タスクの精度は次の通りです。  mC4/ja + Wikipediaを用いて事前学習した日本語T5 ([t5-base-japanese-mC4-Wikipedia](https://huggingface.co/sonoisa/t5-base-japanese-mC4-Wikipedia), パラメータ数は222M)  | label       |  precision  |  recall | f1-score | support | | ----------- | ----------- | ------- | -------- | ------- | |           0 |      0.91   |   0.93  |    0.92  |     130 | |           1 |      0.96   |   0.95  |    0.95  |     121 | |           2 |      0.96   |   0.96  |    0.96  |     123 | |           3 |      0.87   |   0.90  |    0.89  |      82 | |           4 |      0.96   |   0.99  |    0.98  |     129 | |           5 |      0.97   |   0.96  |    0.97  |     141 | |           6 |      1.00   |   0.98  |    0.99  |     127 | |           7 |      1.00   |   0.98  |    0.99  |     127 | |           8 |      0.98   |   0.97  |    0.97  |     120 | |   accuracy  |             |         |    0.96  |    1100 | |  macro avg  |      0.96   |   0.96  |    0.96  |    1100 | | weighted avg |     0.96   |   0.96  |    0.96  |    1100 |   比較対象: OSCAR + CC-100 + Wikipediaを用いて事前学習した日本語T5 ([t5-base-japanese](https://huggingface.co/sonoisa/t5-base-japanese), パラメータ数は222M)  | label       |  precision  |  recall | f1-score | support | | ----------- | ----------- | ------- | -------- | ------- | |           0 |      0.96   |   0.94  |    0.95  |     130 | |           1 |      0.98   |   0.99  |    0.99  |     121 | |           2 |      0.96   |   0.96  |    0.96  |     123 | |           3 |      0.86   |   0.91  |    0.89  |      82 | |           4 |      0.96   |   0.97  |    0.97  |     129 | |           5 |      0.96   |   0.96  |    0.96  |     141 | |           6 |      0.98   |   0.98  |    0.98  |     127 | |           7 |      1.00   |   0.99  |    1.00  |     127 | |           8 |      0.99   |   0.97  |    0.98  |     120 | |   accuracy  |             |         |    0.97  |    1100 | |  macro avg  |      0.96   |   0.96  |    0.96  |    1100 | | weighted avg |     0.97   |   0.97  |    0.97  |    1100 |   