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Berdou 200k

flavio-nakasatoによって開発
Bertimbau-Baseモデルをブラジル連邦官報の20万件の事例でMLM(マスク言語モデリング)を用いて微調整したポルトガル語のBERTモデル
ダウンロード数 17
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

ブラジルの法律や政府公文書に特化して最適化された事前学習言語モデルで、ポルトガル語のテキスト理解タスクに適しています。

モデル特徴

法律分野の最適化
ブラジル連邦官報のデータで微調整されており、法律や政府公文書の用語をより良く理解できます。
ポルトガル語の特化
ブラジルのポルトガル語バリエーションに対して事前学習と微調整が行われています。
効率的な微調整の基礎
広く使われているBERTアーキテクチャに基づいており、下流タスクの転移学習が容易です。

モデル能力

テキスト理解
法律テキスト分析
政府公文書処理
固有表現認識
テキスト分類

使用事例

法律テクノロジー
法律文書の自動分類
ブラジルの法律文書を自動的に分類してアーカイブします。
法律文書の処理効率を向上させます。
契約条項の分析
契約書から重要な条項を識別して抽出します。
契約書の審査プロセスを加速します。
政府アプリケーション
官報情報の抽出
連邦官報から構造化された情報を抽出します。
政府の情報公開の効率を向上させます。
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