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Xlnet Base Squadv2
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Xlnet Base Squadv2

ggoggamによって開発
XLNetはGoogleとカーネギーメロン大学が共同開発した事前学習言語モデルで、SQuAD 2.0質問応答データセットでファインチューニングされています
質問応答システム
Transformers
#質問応答システム#SQuADファインチューニング#高精度読解
ダウンロード数 21
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはXLNetアーキテクチャに基づく質問応答システムで、SQuAD 2.0の質問応答タスク向けに特別にファインチューニングされており、回答可能な問題と回答不可能な問題を含む読解タスクを処理できます

モデル特徴

双方向コンテキスト理解
XLNetは順列言語モデルを通じて双方向コンテキスト理解を実現し、従来の単方向言語モデルを上回ります
回答不能問題の処理
SQuAD 2.0の回答不能な問題に特化して最適化されています
相対的位置エンコーディング
相対的位置エンコーディングスキームを採用し、長距離依存関係をより効果的に処理します

モデル能力

読解
質問応答システム
テキスト理解
回答抽出

使用事例

教育
自動質問応答システム
教育分野の自動質問応答システムとして、教材内容に関する学生の質問に回答します
SQuAD 2.0テストセットで75.68%の正確一致率を達成
カスタマーサービス
FAQ自動回答
顧客のよくある質問に自動回答し、回答できない問題を識別します
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