基于CoLA语料库训练的RoBERTa-large分类器,用于评估英语句子的语法可接受性和流畅性。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是一个基于RoBERTa-large架构的分类器,专门用于评估机器生成的英语句子的语法可接受性和流畅性,特别适用于文本风格转换的评估任务。
模型特点
语法可接受性评估
能够准确判断英语句子的语法可接受性,适用于评估机器生成文本的质量。
文本风格转换评估
专门针对文本风格转换任务优化,可用于评估风格转换后文本的流畅性。
基于RoBERTa-large架构
利用强大的RoBERTa-large预训练模型,提供高质量的文本表示能力。
模型能力
语法可接受性判断
文本流畅性评估
风格转换质量评估
使用案例
自然语言处理
文本风格转换评估
评估机器生成的风格转换文本的语法正确性和流畅性
在Krishna等人的研究中用于评估无监督风格转换模型的输出质量
语法检查
识别英语句子中的语法错误或不可接受的表达
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