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Scibert Scivocab Uncased Squad V2

ktrapeznikovによって開発
BERTアーキテクチャに基づく科学分野の事前学習言語モデルで、科学文献用語集を使って学習されました。
ダウンロード数 20
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

SciBERTは科学文献に特化して事前学習されたBERTモデルで、科学分野の用語集(SciVocab)を使って学習され、科学テキスト関連の自然言語処理タスクの処理に適しています。

モデル特徴

科学分野最適化
科学文献専用の用語集(SciVocab)を使って学習され、科学テキスト処理でより良い性能を発揮します。
SQuAD V2微調整
SQuAD V2質問応答データセットで微調整され、段落に回答が含まれているかどうかを判断する機能をサポートします。
効率的な学習
混合精度(FP16)学習をサポートし、4枚のRTX 2080 Tiで効率的な学習を実現します。

モデル能力

科学テキスト理解
質問応答システム
無回答検出
テキストスパン予測

使用事例

学術研究
科学文献質問応答システム
科学論文から自動的に質問の回答を抽出します。
SQuAD V2開発セットで75.08の正確一致スコアを達成しました。
研究アシスタント
研究者が文献中の特定の情報を迅速に検索するのを支援します。
教育技術
スマート学習システム
学生に科学教科書に基づく自動質問応答機能を提供します。
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