基于世界语(Esperanto)训练的类RoBERTa语言模型,适用于填空任务
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
EsperBERTo是一个专门针对世界语优化的类RoBERTa语言模型,主要用于填空(Mask-filling)任务,能够预测句子中被遮盖的单词。
模型特点
世界语优化
专门为世界语训练,在该语言上表现优于通用多语言模型
轻量级模型
small版本适合资源有限的环境部署
填空任务优化
针对句子填空任务进行了专门训练和优化
模型能力
文本填空
世界语文本理解
上下文预测
使用案例
语言学习
世界语学习辅助
帮助学习者预测和补充世界语句子中的缺失词汇
提供符合语境的词汇建议
文本处理
世界语文本自动补全
自动补全世界语文档中的缺失内容
生成语法正确、语义连贯的补全结果
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大型语言模型
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支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
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对话系统
Transformers

英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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