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Bert Base Uncased Finetuned Rte
BERT基礎モデルを基にGLUE RTEタスクで微調整したテキスト分類モデル
ダウンロード数 86
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルはbert-base-uncasedを基にGLUEデータセットで微調整したバージョンで、テキスト含意認識(RTE)タスクに特化しています。
モデル特徴
GLUEデータセット微調整
GLUEベンチマークのRTEタスクで特別に最適化されています
BERTアーキテクチャ
強力なBERT-baseアーキテクチャを基に、優れたテキスト理解能力を持っています
軽量微調整
たった5エポックの学習で良好な性能が得られます
モデル能力
テキスト分類
テキスト含意認識
自然言語理解
使用事例
自然言語処理
テキスト含意判断
2つのテキスト間に含意関係があるかどうかを判断します
GLUE RTEテストセットで66.43%の正解率を達成しました
質問応答システムサポート
質問応答システムが与えられたテキストに回答が含まれているかどうかを判断するのを支援します
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