基于Transformer架构的中文预训练语言模型，适用于多种自然语言处理任务
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
通过双向Transformer编码器实现上下文理解，支持中文文本的语义表示和下游任务微调
模型特点
双向上下文理解
通过全注意力机制捕获文本中每个词的双向上下文关系
多任务适配
可通过微调适配多种下游NLP任务
中文优化
针对中文分词和语义特点进行专门优化
模型能力
文本特征提取
语义相似度计算
实体识别
情感分析
问答系统构建
使用案例
新闻领域
新闻分类
自动将新闻按政治/经济/体育等类别分类
在THUCNews数据集上达到95%准确率
事件要素提取
从新闻正文中提取时间、地点、人物等关键要素
舆情分析
情感倾向分析
分析社交媒体文本的情感极性
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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