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Distilbert Base Uncased Squad2 With Ner With Neg With Multi
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Distilbert Base Uncased Squad2 With Ner With Neg With Multi

andi611によって開発
DistilBERTベースの问答と命名エンティティ認識のマルチタスクモデルで、conll2003データセットで微調整されています。
質問応答システム
Transformers
#问答システムの最適化#命名エンティティ認識#マルチタスク学習
ダウンロード数 20
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはDistilBERTアーキテクチャに基づくマルチタスクモデルで、问答システムと命名エンティティ認識タスクをサポートし、conll2003データセットで微調整されています。

モデル特徴

マルチタスク処理
问答システムと命名エンティティ認識の2つのタスクを同時にサポートします。
軽量アーキテクチャ
DistilBERTアーキテクチャに基づいており、完全なBERTモデルよりも軽量で効率的です。
専門分野の最適化
conll2003データセットで微調整されており、ニュース分野の命名エンティティ認識に適しています。

モデル能力

テキスト问答
命名エンティティ認識
テキスト理解

使用事例

情報抽出
ニュースエンティティ認識
ニューステキストから人名、地名、組織名などのエンティティを識別します。
conll2003データセットで良好な性能を発揮します。
スマート问答
ドキュメント问答システム
与えられたドキュメントに基づいてユーザーの質問に回答します。
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