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BERT Tiny L 2 H 128 A 2
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BERT Tiny L 2 H 128 A 2

nreimersによって開発
BERT-MediumはGoogleが公開したBERTモデルの軽量版で、ネットワーク層と隠れユニットが少なく、リソースが限られた環境に適しています。
大規模言語モデル#軽量BERT#デュアルアテンションヘッド#短文処理
ダウンロード数 8,394
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

BERT-MediumはTransformerアーキテクチャに基づく事前学習済み言語モデルで、自然言語処理タスクに主に使用されます。BERTモデルの軽量版で、パラメータ数と計算要求が少ない特徴があります。

モデル特徴

軽量設計
モデル構造が簡素化されており、リソースが限られた環境に適している一方、高い性能を維持しています。
双方向コンテキスト理解
BERTの双方向Transformerアーキテクチャに基づき、テキストの文脈情報を理解できます。
事前学習とファインチューニング
大規模コーパスでの事前学習をサポートし、特定タスクに適応するためのファインチューニングが可能です。

モデル能力

テキスト分類
質問応答システム
固有表現認識
テキスト類似度計算

使用事例

テキスト分析
感情分析
テキストの感情傾向（ポジティブ、ネガティブ、またはニュートラル）を分析します。
標準データセットで良好な性能を発揮します。
質問応答システム
与えられたテキストに基づいて質問に答えます。
簡単な質問応答タスクに適しています。
情報抽出
固有表現認識
テキスト中の人名、地名、組織名などの実体を識別します。
標準データセットで良好な性能を発揮します。
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