该模型是基于ALBERT基础版本（albert-base-v2）在GLUE数据集RTE任务上微调的文本分类模型，主要用于文本蕴含识别任务。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
这是一个经过微调的ALBERT模型，专门用于识别文本蕴含关系（Textual Entailment Recognition），即判断给定前提文本是否蕴含假设文本。
模型特点
高效参数利用
采用ALBERT的跨层参数共享机制，在保持较小模型体积的同时实现较好性能
GLUE基准微调
在GLUE基准测试的RTE（Recognizing Textual Entailment）任务上专门优化
轻量级模型
相比原始BERT模型，参数规模显著减小，适合资源有限环境部署
模型能力
文本分类
文本蕴含识别
自然语言推理
使用案例
自然语言处理
问答系统验证
验证系统生成的答案是否被给定文本所支持
可达到75.8%的准确率
信息检索过滤
过滤检索结果中与查询不匹配的文档
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Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
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Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
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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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