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Scibert SQuAD QuAC

ixa-ehuによって開発
SciBERTをベースに微調整された質問応答モデルで、SQuAD2.0とQuACデータセットを融合して訓練され、科学テキストの質問応答タスクに適しています。
ダウンロード数 19
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは、科学テキストで事前学習されたSciBERTを基に、質問応答タスクに対して微調整された言語表現モデルで、科学文献の質問応答シーンの処理に特に適しています。

モデル特徴

科学テキストの最適化
科学分野のコーパスで事前学習され、科学用語や表現をより良く理解できます。
多データセットの融合
SQuAD2.0とQuACデータセットを組み合わせて訓練され、質問応答能力が向上します。
COVID-19研究への適用
COVID-19関連の科学文献の質問応答タスクの処理に特に適しています。

モデル能力

科学テキストの理解
質問応答システムの構築
文献情報の抽出

使用事例

学術研究
COVID-19文献の質問応答
COVID-19関連の研究論文から特定の質問を抽出して回答します。
EMNLP2020 COVID-19ワークショップで応用成果が展示されました。
科学知識ベースの構築
科学文献から自動的に構造化知識を抽出します。
教育技術
スマート学習アシスタント
学生が科学コースに関連する質問に答えるのを支援します。
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