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Ernie Gram Zh

由 nghuyong 开发
ERNIE-Gram是一个通过显式N-Gram掩码语言建模进行预训练的自然语言理解模型
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发布时间 : 4/3/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

ERNIE-Gram是一个专注于中文自然语言理解的预训练模型,通过显式N-Gram掩码语言建模方法提升模型性能

模型特点

显式N-Gram掩码语言建模
采用显式N-Gram掩码策略进行预训练,增强模型对语言结构的理解能力
中文优化
专门针对中文语言特点进行优化和训练
基于Transformer架构
采用标准的Transformer架构,包含12层,768隐藏层维度和12个注意力头

模型能力

中文文本理解
自然语言处理
语义分析

使用案例

文本分析
情感分析
分析中文文本的情感倾向
文本分类
对中文文本进行分类
问答系统
中文问答
构建中文问答系统