Sbert Chinese Qmc Finance V1
bert-base-chineseを基に金融分野の問題マッチングモデルを最適化し、銀行問題マッチングシーン向けに設計
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リリース時間 : 3/25/2022
モデル概要
このモデルは大規模な銀行問題マッチングデータセットでトレーニングされ、利息計算や返済問題など金融分野の問題マッチングシーンに適しています。
モデル特徴
金融分野最適化
金融分野の問題マッチングシーン向けに特別に最適化トレーニング
効率的意味マッチング
金融関連問題間の意味的類似度を正確に計算可能
軽量版利用可能
蒸留後の軽量バージョンを提供
モデル能力
文類似度計算
意味検索
金融問題マッチング
使用事例
金融サービス
利息計算問題マッチング
異なる表現の利息計算問題をマッチング
'8千元の日利400元?'と'10000元の日利はいくら?'などの類似問題を正確にマッチング可能
返済問題マッチング
異なる返済問題の類似性を識別
'早期返済は全額利息計算'と'返済引き落とし失敗時の対応'などの異なる問題を区別可能
融資問題マッチング
融資失敗関連問題の異なる表現をマッチング
'なぜ借入取引が失敗したか'と'申請した融資がなぜ失敗したか'の類似性を識別可能
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