Chinese Legal Electra Base Generator

🚀 このモデルは法務ドメインに特化して設計されています。

このモデルは、法務分野の自然言語処理タスクに対応するために特別に設計されており、法務関連の文章の理解や分析に役立ちます。

🚀 クイックスタート

Googleとスタンフォード大学は、ELECTRAという新しい事前学習モデルを公開しました。このモデルは、BERTやその派生モデルと比較して、モデルサイズが大幅に小さく、かつ比較的高い性能を持っています。 中国語の事前学習モデルの研究をさらに加速するため、哈爾濱工業大学と科大訊飛の共同研究室（HFL）は、ELECTRAの公式コードに基づいて中国語版のELECTRAモデルを公開しました。 ELECTRA-smallは、BERTやその派生モデルと比較してわずか1/10のパラメータで、いくつかのNLPタスクで同等またはそれ以上のスコアを達成することができます。

このプロジェクトは、ELECTRAの公式コードに基づいています: https://github.com/google-research/electra

以下のプロジェクトも興味深いかもしれません。

• 中国語BERTシリーズ: https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm
• 中国語ELECTRA: https://github.com/ymcui/Chinese-ELECTRA
• 中国語XLNet: https://github.com/ymcui/Chinese-XLNet
• 知識蒸留ツールキット - TextBrewer: https://github.com/airaria/TextBrewer

HFLによるその他のリソース: https://github.com/ymcui/HFL-Anthology

📚 ドキュメント

引用

もし当社のリソースや論文が役に立った場合は、以下の引用をあなたの論文に含めることを検討してください。

• https://arxiv.org/abs/2004.13922

@inproceedings{cui-etal-2020-revisiting,
    title = "Revisiting Pre-Trained Models for {C}hinese Natural Language Processing",
    author = "Cui, Yiming  and
      Che, Wanxiang  and
      Liu, Ting  and
      Qin, Bing  and
      Wang, Shijin  and
      Hu, Guoping",
    booktitle = "Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: Findings",
    month = nov,
    year = "2020",
    address = "Online",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/2020.findings-emnlp.58",
    pages = "657--668",
}

📄 ライセンス

このプロジェクトは、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。