基于bert-base-cased在glue数据集上微调的文本分类模型，擅长语法可接受性判断任务
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于BERT架构的微调版本，专门用于文本分类任务，在语法可接受性判断(CoLA)任务上表现出色
模型特点
高精度语法判断
在CoLA任务上达到0.583的马修斯相关系数，表现优异
基于BERT架构
利用BERT强大的语言理解能力进行微调
轻量级微调模型
在基础模型上进行针对性优化，保持高效的同时提升特定任务性能
模型能力
文本分类
语法可接受性判断
自然语言理解
使用案例
教育技术
语法检查工具
用于英语学习辅助工具中的语法错误检测
可准确识别不符合语法的句子
内容审核
内容质量评估
自动检测用户生成内容中的语法问题
提高平台内容质量
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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
ToddGoldfarb
2,691
6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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