AIbase

B

Bert Base Uncased Finetuned Rte Run Trial3

由 BoranIsmet 开发
基于bert-base-uncased微调的模型，用于文本蕴含识别任务，准确率为66.43%
文本分类
Transformers
开源协议:Apache-2.0#文本蕴含识别#BERT微调#低资源适配
下载量 59
发布时间 : 4/7/2025
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是基于BERT基础版本(uncased)在文本蕴含识别(RTE)任务上微调的版本，主要用于判断两个句子之间的逻辑关系

模型特点

BERT架构优势
基于Transformer的双向编码表示，能有效捕捉上下文语义信息
任务特定微调
在文本蕴含识别任务上进行了专门优化，适合判断句子间的逻辑关系
高效训练
使用相对较小的批大小(128)和学习率(2e-05)进行微调

模型能力

文本蕴含识别
句子关系判断
自然语言理解

使用案例

自然语言处理
文本逻辑关系判断
判断两个句子之间是否存在蕴含关系
验证集准确率66.43%
问答系统支持
辅助问答系统判断答案是否蕴含在给定文本中