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Developed by EhimeNLP
RoBERTaアーキテクチャに基づき、CiNii Articlesの日本語学術論文要約で事前学習されたマスク言語モデル
大規模言語モデル
Transformers
#日本語学術テキスト#RoBERTa事前学習#サブワード分割
Downloads 16
Release Time : 5/10/2023

Model Overview

このモデルは日本語学術テキストに最適化された事前学習言語モデルで、学術分野の日本語テキスト理解タスクに特化して設計されています

Model Features

学術分野最適化
日本語学術論文要約に特化して訓練されており、学術テキストの処理に適しています
効率的なサブワード処理
sentencepieceで生成された32000トークンの語彙を使用し、日本語サブワードを効果的に処理します
RoBERTaアーキテクチャ
強力なRoBERTaアーキテクチャに基づいており、優れた言語表現能力を持っています

Model Capabilities

日本語テキスト理解
学術テキスト処理
マスク言語モデリング

Use Cases

学術研究
論文要約分析
日本語学術論文要約の意味内容を分析するために使用されます
学術テキスト分類
日本語学術論文を分野別に分類します
自然言語処理
下流タスクのファインチューニング
様々な日本語NLPタスクのファインチューニングのためのベースモデルとして使用されます
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