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Albert Base V2 Mnli
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Albert Base V2 Mnli

Alireza1044によって開発
ALBERT-base-v2をGLUE MNLIデータセットでファインチューニングしたテキスト分類モデル、自然言語推論タスク用
テキスト分類
Transformers
 英語オープンソースライセンス:Apache-2.0#自然言語推論#高精度#ALBERTファインチューニング
ダウンロード数 18
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは自然言語推論タスク専用で、2つの文の関係（含意、矛盾、中立）を判断できます。GLUE MNLI評価セットで85.01%の精度を達成しました。

モデル特徴

高精度
GLUE MNLI評価セットで85.01%の精度を達成
ALBERTアーキテクチャベース
効率的なALBERT-base-v2モデルをベースに使用、パラメータ効率が高い
自然言語推論
2つの文の論理関係（含意、矛盾、中立）を判断するために特別に設計

モデル能力

テキスト分類
自然言語推論
文関係分析

使用事例

自然言語処理
テキスト含意判定
ある文が別の文の意味を含意しているかどうかを判断
精度85.01%
質問応答システム検証
システムが生成した回答が質問と論理的に一致しているか検証
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