基于rubert-tiny微调的俄语自然语言推理模型，用于预测文本间的逻辑关系
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型专门用于预测两段短文本之间的逻辑关系（蕴含或非蕴含），基于俄语BERT微型架构微调而成
模型特点
俄语优化
专门针对俄语文本进行优化的自然语言推理模型
微型架构
基于BERT微型架构，在保持性能的同时减少资源消耗
零样本分类
支持零样本分类任务，无需特定领域训练数据
模型能力
文本蕴含识别
自然语言推理
情感分析
零样本分类
使用案例
客户反馈分析
情感极性分类
分析客户评论的情感倾向
可准确区分满意/不满意的客户反馈
内容审核
违规内容检测
识别文本是否包含特定类型的违规内容
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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