基于RoBERTa架构，在CiNii Articles的日语学术论文摘要上预训练的掩码语言模型
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发布时间 : 5/10/2023
模型简介
该模型是针对日语学术文本优化的预训练语言模型，专门设计用于处理学术领域的日语文本理解任务
模型特点
学术领域优化
专门针对日语学术论文摘要进行训练，适合处理学术文本
高效子词处理
使用sentencepiece生成的32000标记词汇表，有效处理日语子词
RoBERTa架构
基于强大的RoBERTa架构，具有优秀的语言表示能力
模型能力
日语文本理解
学术文本处理
掩码语言建模
使用案例
学术研究
论文摘要分析
用于分析日语学术论文摘要的语义内容
学术文本分类
对日语学术论文进行学科分类
自然语言处理
下游任务微调
作为基础模型用于各种日语NLP任务的微调
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
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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