基于维基百科数据集训练的英语版基础BERT模型,是bert-base-multilingual-cased的定制化小规模版本
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是BERT基础架构的英语专用版本,专注于处理英语文本任务,能完全复现原始模型生成的表征
模型特点
多语言精简版本
基于bert-base-multilingual-cased定制开发,保持原始准确率的同时缩小规模
表征一致性
能完全复现原始BERT模型生成的表征
轻量化
相比完整多语言版本,资源占用更少
模型能力
文本掩码预测
语言表征生成
上下文理解
使用案例
文本补全
句子补全
预测句子中被掩码的单词
示例:'巴黎是[MASK]的首都' → 预测为'法国'
语言理解
上下文分析
理解文本的上下文关系
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