Legacy1
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) は、Googleによって開発された、Transformerアーキテクチャに基づく事前学習言語モデルです。
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リリース時間 : 10/31/2022
モデル概要
BERT Base Uncased は、テキスト分類、固有表現認識、質問応答など、様々な自然言語処理タスクに適した事前学習言語モデルです。
モデル特徴
双方向コンテキスト理解
BERTは双方向Transformerアーキテクチャにより、テキストの左右のコンテキストを同時に考慮し、より豊富な意味理解を提供します。
事前学習と微調整
BERTは大規模コーパスで事前学習され、微調整によって様々な下流タスクに適応させることができます。
多タスクサポート
BERTは、テキスト分類、固有表現認識、質問応答など、様々な自然言語処理タスクをサポートします。
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
テキスト生成
使用事例
自然言語処理
感情分析
BERTを使用してテキストの感情を分類し、肯定的または否定的な感情を判断します。
高い精度の感情分類結果
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。
正確なエンティティ識別結果
質問応答システム
読解
与えられたテキストに基づいて質問に答えます。
正確な回答抽出
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