Bert Tiny Uncased
これはBERTモデルのミニバージョンで、大文字小文字を区別せず、リソースが限られた環境での自然言語処理タスクに適しています。
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リリース時間 : 7/2/2022
モデル概要
BERTアーキテクチャに基づくミニバージョンで、主にテキスト分類、固有表現認識などの自然言語処理タスクに使用され、特に計算リソースが限られた環境に適しています。
モデル特徴
軽量設計
モデルパラメータが少なく、リソースが限られたデバイスでの実行に適しています。
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、大文字小文字に敏感でないタスクに適しています。
BERTアーキテクチャベース
BERTモデルの優れた特性、例えば双方向Transformerエンコーダーを継承しています。
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
テキスト類似度計算
使用事例
自然言語処理
感情分析
テキストの感情傾向(ポジティブまたはネガティブな評価など)を分析するために使用されます。
固有表現認識
テキスト内の人名、地名、組織名などのエンティティを識別します。
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