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Bert Base Uncased Qqp
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Bert Base Uncased Qqp

JeremiahZによって開発
GLUE QQPデータセットでBERTベースモデルをファインチューニングしたテキスト分類モデルで、2つの質問が意味的に同じかどうかを判断する
テキスト分類
Transformers
 英語オープンソースライセンス:Apache-2.0#質問ペアマッチング#高精度テキスト分類#GLUEベンチマーク最適化
ダウンロード数 128
リリース時間 : 6/21/2022

モデル概要

このモデルはbert-base-uncasedをGLUE QQP(Quora Question Pairs)データセットでファインチューニングしたバージョンで、主にテキスト分類タスク、特に2つの質問が意味的に同じかどうかを判断するために使用されます。

モデル特徴

高精度
GLUE QQP検証セットで91%の精度を達成
強力な意味理解
BERTアーキテクチャに基づき、問題の意味を効果的に理解可能
ファインチューニング最適化
質問ペア類似性判断タスク向けに特別に最適化

モデル能力

テキスト分類
意味的類似性判断
自然言語推論

使用事例

Q&Aコミュニティ
重複質問検出
Q&Aコミュニティで意味的に類似した質問を識別
重複質問数を効果的に削減可能
情報検索
クエリ拡張
類似質問を識別して検索クエリを拡張
検索結果の関連性を向上
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