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Distilbert Feature Extraction
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Distilbert Feature Extraction

julien-cによって開発
DistilBERTはBERTの軽量級蒸留バージョンで、BERTの97％の性能を維持しながら、サイズを40％縮小しています。
大規模言語モデル
Transformers
#軽量級BERT#テキスト特徴抽出#高効率推論
ダウンロード数 2,223
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

DistilBERTはBERTに基づく軽量級言語モデルで、知識蒸留技術を用いて訓練され、様々な自然言語処理タスクに適しています。

モデル特徴

軽量高効率
BERTよりもサイズが40％小さく、推論速度が速く、リソースが限られた環境に適しています。
高性能
BERTの97％の性能を維持し、複数のNLPタスクで優れた性能を発揮します。
デプロイが容易
モデルのサイズが小さく、様々なハードウェアでのデプロイと使用が容易です。

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
感情分析

使用事例

テキスト分析
感情分析
ユーザーのレビューやソーシャルメディアの内容の感情傾向を分析します。
ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルな感情を正確に識別します。
スパムメールフィルタリング
スパムメールや不適切な内容を自動的に識別してフィルタリングします。
メールシステムのセキュリティとユーザー体験を向上させます。
情報抽出
固有表現認識
テキストから人名、地名、組織名などのエンティティ情報を抽出します。
知識グラフの構築やデータマイニングに役立ちます。
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