基于DistilBERT的微调模型，用于语法可接受性分类任务，在评估集上表现出色。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于DistilBERT在语法可接受性分类任务上的微调版本，主要用于判断句子的语法正确性。
模型特点
高效轻量
基于DistilBERT架构，相比原始BERT模型更轻量高效。
高准确率
在评估集上取得了马修斯相关系数1.0的完美表现。
快速收敛
经过10轮训练即达到优异性能，训练效率高。
模型能力
语法正确性判断
文本分类
自然语言理解
使用案例
教育技术
语法检查
用于语言学习应用中自动检测学生写作的语法正确性
高准确率识别语法错误
内容审核
内容质量评估
自动识别语法不规范的用户生成内容
提高内容审核效率
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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