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Char Bert Base Uncased
BERTアーキテクチャに基づく文字レベルの事前学習モデルで、大文字小文字を区別しないテキスト処理タスクに適しています。
ダウンロード数 31
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルはBERTアーキテクチャに基づく文字レベルの事前学習モデルで、微調整後は様々な自然言語処理タスクに使用できます。
モデル特徴
文字レベルの処理
文字レベルのテキスト入力を処理でき、スペルチェックなどのタスクに適しています。
大文字小文字を区別しない
モデルは大文字小文字を区別せず、大文字小文字を無視する必要があるアプリケーションシナリオに適しています。
効率的な微調整
モデルは25エポックの微調整を行い、検証損失が0.1760まで低下しました。
モデル能力
テキスト分類
固有表現認識
質問応答システム
テキスト類似度計算
使用事例
テキスト処理
スペルチェック
文字レベルの処理能力を利用してスペルエラーの検出と修正を行います。
感情分析
テキストの感情傾向を分析します。
情報抽出
エンティティ認識
テキストから人名、地名などの固有表現を認識します。
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