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Distilbert Base German Cased
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Distilbert Base German Cased

distilbertによって開発
これはドイツ語用に最適化された軽量BERTモデルで、知識蒸留技術により元のBERTモデルの大部分の性能を維持しながら、モデルサイズと計算要件を大幅に削減しています。
大規模言語モデル
Transformers
 ドイツ語オープンソースライセンス:Apache-2.0#ドイツ語テキスト処理#大文字小文字を区別する#軽量BERT
ダウンロード数 27.85k
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

DistilBERTアーキテクチャに基づくドイツ語の事前学習言語モデルで、大文字小文字を区別するテキスト処理をサポートし、さまざまなドイツ語の自然言語処理タスクに適しています。

モデル特徴

軽量で効率的
知識蒸留技術により、モデルサイズが標準BERTより40%小さく、同時に97%の言語理解能力を維持しています。
ドイツ語最適化
ドイツ語の言語特性に特化して事前学習されており、ドイツ語の文法構造や語彙をより適切に処理できます。
大文字小文字を区別する
ドイツ語の大文字小文字に敏感な特徴（例：名詞の先頭文字を大文字にするなど）を認識して処理できます。

モデル能力

テキスト分類
固有表現認識
感情分析
質問応答システム
テキスト類似度計算

使用事例

ビジネスアプリケーション
顧客フィードバック分析
ドイツ語の顧客コメントやフィードバックの感情傾向を自動分析します。
90%以上の分類精度を達成できます。
コンテンツ管理
ニュース分類
ドイツ語のニュース記事を自動分類します。
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