基于BERT基础模型在GLUE WNLI任务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
该模型是基于BERT基础版本（uncased）在GLUE WNLI（Winograd Schema Challenge）任务上微调的文本分类模型，用于判断两个句子之间是否存在蕴含关系。
模型特点
基于BERT架构
采用经过验证的BERT-base架构，具有强大的文本理解能力
WNLI任务微调
专门针对Winograd Schema Challenge任务进行优化
轻量级
相比大型语言模型，参数规模较小，适合资源有限的环境
模型能力
文本分类
自然语言推理
句子关系判断
使用案例
自然语言处理
句子蕴含判断
判断一个句子是否蕴含另一个句子的含义
在WNLI测试集上准确率56.34%
文本关系分析
分析两个文本片段之间的逻辑关系
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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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