基于bert-large-cased在GLUE MRPC数据集上微调的文本分类模型
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是BERT-large架构的变体，专门针对MRPC（微软研究释义语料库）任务进行微调，用于判断句子对是否语义等价。
模型特点
高精度语义匹配
在MRPC任务上达到0.812的F1值，能有效识别句子间的语义等价关系
基于BERT-large架构
采用24层Transformer架构，具有更强的语义理解能力
专业领域优化
针对释义识别任务进行专门优化，适合需要精细语义分析的场景
模型能力
文本分类
语义相似度判断
句子对关系分析
使用案例
自然语言处理
自动问答系统
判断用户提问与知识库问题的语义等价性
提高问答匹配准确率
文本去重
识别不同表述但含义相同的文本
减少冗余信息
内容审核
检测不同表述的违规内容
提升审核覆盖率
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L
scb10x
3,269
16
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
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2,691
6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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