基于distilbert-base-uncased在glue数据集上微调的文本分类模型，用于句子可接受性判断任务
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于DistilBERT架构的轻量级文本分类模型，专门针对句子可接受性判断任务(CoLA)进行了微调，能够评估句子的语法和语义正确性。
模型特点
轻量高效
基于DistilBERT架构，比标准BERT模型更小更快，同时保持良好性能
专业微调
在GLUE的CoLA任务上专门微调，擅长句子语法正确性判断
良好性能
在评估集上达到0.5414的马修斯相关系数，表现优秀
模型能力
文本分类
语法正确性判断
语义可接受性评估
使用案例
教育技术
语法检查
用于语言学习应用中自动检测学生句子的语法正确性
可准确识别不符合语法规则的句子
内容审核
内容质量评估
自动检测用户生成内容中的语法错误和不通顺句子
帮助提升平台内容质量
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