该模型是基于BSC-TeMU/roberta-base-bne在MNLI数据集上微调的版本，主要用于自然语言推理任务。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
这是一个基于RoBERTa架构的预训练模型，经过微调后用于多类型自然语言推理(MNLI)任务，能够判断两个句子之间的逻辑关系（蕴含、矛盾或中立）。
模型特点
高准确率
在评估集上达到90.12%的准确率
基于RoBERTa架构
采用强大的RoBERTa-base架构，具有优秀的语言理解能力
西班牙语优化
基于西班牙语语料(bne)预训练，适合西班牙语NLP任务
模型能力
自然语言推理
文本分类
语义关系判断
使用案例
文本分析
逻辑关系判断
判断两个句子之间是蕴含、矛盾还是中立关系
准确率90.12%
教育技术
阅读理解辅助
帮助学生理解文本间的逻辑关系
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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