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baikalaiによって開発
BERTアーキテクチャに基づく韓国語事前学習言語モデルで、韓国語テキスト処理タスクに適しています。
大規模言語モデル
Transformers
 韓国語#韓国語BERT#ウィキペディア訓練#ニューステキスト処理
ダウンロード数 17
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

deeqBERT基礎版は、BERTアーキテクチャに基づく韓国語事前学習言語モデルで、主に韓国語テキストの理解と生成タスクに使用されます。韓国ウィキペディアとニュースデータセットの訓練をサポートし、さまざまな自然言語処理アプリケーションに適しています。

モデル特徴

韓国語最適化
韓国語テキストに特化して最適化され、韓国ウィキペディアとニュースデータセットをサポートします。
BERT形態素解析
BERT形態素解析器を使用し、語彙表には35kの語彙が含まれており、韓国語テキスト処理に適しています。
事前学習モデル
大規模な韓国語コーパスに基づいて事前学習され、強力な言語理解能力を備えています。

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
テキスト生成
意味的類似度計算

使用事例

自然言語処理
韓国語ニュース分類
韓国語ニュース記事を政治、経済、スポーツなどのカテゴリに分類します。
高い精度の分類結果
韓国語固有表現認識
韓国語テキスト内の人名、地名、組織名などの固有表現を認識します。
正確な固有表現認識能力
情報検索
韓国語質問応答システム
韓国語に基づく自動質問応答システムを構築し、ユーザーの質問に回答します。
効率的な質問応答マッチング
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