BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，由Google开发。该模型在多种自然语言处理任务中表现出色，包括文本分类、问答和命名实体识别等。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言模型，通过双向Transformer编码器捕捉上下文信息。适用于多种自然语言理解任务。
模型特点
双向上下文理解
BERT通过双向Transformer编码器同时考虑左右上下文，提供更全面的语言理解。
多任务学习
预训练阶段结合了掩码语言模型和下一句预测任务，增强了模型的泛化能力。
迁移学习
预训练模型可通过微调快速适应下游任务，减少数据需求。
模型能力
文本分类
自然语言推理
问答系统
命名实体识别
句子相似度计算
使用案例
文本分析
情感分析
分析文本中的情感倾向（正面/负面/中性）
在SST-2数据集上达到93.5%准确率
内容分类
将文本分类到预定义的类别中
信息提取
问答系统
从给定文本中提取问题的答案
在SQuAD v1.1上达到88.5 F1分数
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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