AIbase
JA
ホーム
Demotest
D

Demotest

junzaiによって開発
bert-base-uncasedをベースにGLUE MRPCデータセットで微調整したテキスト分類モデル
テキスト分類
Transformers
 英語オープンソースライセンス:Apache-2.0#テキスト類似度分析#高いF1値#BERT微調整
ダウンロード数 17
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはGLUE MRPC（マイクロソフト研究のパラフレーズコーパス）データセットで微調整されたBERTモデルで、主に2つの文が意味的に等価かどうか（パラフレーズ識別）を判断するテキスト分類タスクに使用されます。

モデル特徴

効率的な微調整
事前学習済みのBERTモデルをベースに効率的に微調整し、特定のテキスト分類タスクに適用可能
意味理解
文の意味を深く理解し、2つの文が同じ意味を表しているかどうかを判断できる
バランスの取れた性能
正解率とF1値でバランスの取れた性能を発揮します（正解率82.84%、F1値88.18%）

モデル能力

テキスト分類
意味的類似度判断
文ペア分析

使用事例

テキスト分析
パラフレーズ検出
異なる表現の2つの文が同じ意味を伝えているかどうかを判断する
MRPCテストセットで82.84%の正解率を達成
質問応答システム
ユーザーの質問とシステムの回答が意味的に一致するかどうかを判断する
コンテンツ審査
重複コンテンツ検出
異なる表現であるが内容が同じテキストを識別する
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
English简体中文繁體中文にほんご
© 2025AIbase