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Albert Base V2 Mrpc

Alireza1044によって開発
albert-base-v2をGLUE MRPC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
ダウンロード数 39
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは文ペアの意味的等価性判断タスクに特化しており、Microsoft Research Paraphrase Corpus(MRPC)で優れた性能を発揮します

モデル特徴

高精度意味マッチング
MRPCテストセットで90.1%のF1スコアを達成し、文ペアが同じ意味を表しているか正確に判断可能
軽量アーキテクチャ
ALBERTのパラメータ最適化設計により、従来のBERTモデルより効率的

モデル能力

テキスト類似度判断
文ペア分類
意味的等価性分析

使用事例

テキスト処理
自動質問応答システム
ユーザーの質問と知識ベースの質問の意味的等価性を判断
質問応答のマッチング精度向上
コンテンツ重複排除
表現が異なるが意味的に同じニュースや文書を識別
冗長情報の効果的削減
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