D

Dbert

由 baikalai 开发
基于BERT架构的韩语预训练语言模型,适用于韩语文本处理任务。
下载量 17
发布时间 : 3/2/2022

模型简介

deeqBERT基础版是一个基于BERT架构的韩语预训练语言模型,主要用于韩语文本的理解和生成任务。它支持韩国维基百科和新闻数据集的训练,适用于多种自然语言处理应用。

模型特点

韩语优化
专门针对韩语文本进行优化,支持韩国维基百科和新闻数据集。
BERT分词
使用BERT分词器,词汇表包含35k词条,适合韩语文本处理。
预训练模型
基于大规模韩语语料库进行预训练,具备强大的语言理解能力。

模型能力

文本分类
命名实体识别
问答系统
文本生成
语义相似度计算

使用案例

自然语言处理
韩语新闻分类
对韩语新闻文章进行分类,如政治、经济、体育等类别。
高准确率的分类效果
韩语命名实体识别
识别韩语文本中的人名、地名、组织机构名等实体。
精准的实体识别能力
信息检索
韩语问答系统
构建基于韩语的自动问答系统,回答用户提出的问题。
高效的问答匹配
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