基于DistilBERT的轻量级文本分类模型，在GLUE的CoLA任务上微调，用于语法可接受性判断
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是DistilBERT的微调版本，专门用于语法可接受性分类任务（CoLA）。通过评估句子的语法正确性，可用于文本质量检测等场景。
模型特点
轻量高效
采用DistilBERT架构，在保持性能的同时比原始BERT模型体积减小40%
语法分析
专门针对语法可接受性分类任务优化，可判断句子是否符合语法规则
迁移学习
基于预训练模型微调，适用于小规模数据集场景
模型能力
文本分类
语法分析
自然语言理解
使用案例
教育技术
语法检查工具
集成到写作辅助工具中自动检测语法错误
马修斯相关系数0.5414（GLUE CoLA基准）
内容审核
内容质量过滤
识别不符合语法规范的用户生成内容
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