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Rubert Base Cased
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Rubert Base Cased

DeepPavlovによって開発
RuBERTは、ロシア語のウィキペディアとニュースデータを基に訓練されたロシア語のBERTモデルで、1億8000万のパラメータを持ち、マスク言語モデリングと次文予測タスクをサポートします。
大規模言語モデル その他#ロシア語NLP#マルチタスク事前学習#ニューステキスト処理
ダウンロード数 275.78k
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

RuBERTは、ロシア語に最適化されたBERTモデルで、テキスト分類、固有表現認識、質問応答システムなど、さまざまなロシア語の自然言語処理タスクに適しています。

モデル特徴

ロシア語最適化
ロシア語の特性に特化して訓練され、ロシア語のウィキペディアとニュースデータを使って語彙表を構築します。
マルチタスクサポート
マスク言語モデリングと次文予測の2つの事前学習タスクを同時にサポートします。
大規模事前学習
1億8000万のパラメータを持つ大規模なTransformerアーキテクチャに基づいています。

モデル能力

ロシア語テキスト理解
テキスト特徴抽出
意味的類似度計算
テキスト分類
固有表現認識

使用事例

テキスト処理
ロシア語テキスト分類
ロシア語のニュースやドキュメントを分類します。
ロシア語質問応答システム
ロシア語を基にした自動質問応答アプリケーションを構築します。
情報抽出
ロシア語固有表現認識
ロシア語のテキストから人名、地名などのエンティティ情報を抽出します。
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