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BERTはGoogleによって開発された、Transformerアーキテクチャに基づく事前学習言語モデルです。双方向のコンテキストを通じてテキストを理解し、様々な自然言語処理タスクに適しています。
テキスト分類
Transformers
#双方向自然言語推論#小バッチ微調整#英語の意味的マッチング
Downloads 14
Release Time : 3/2/2022

Model Overview

BERTは事前学習言語モデルで、大規模なテキストデータを使って学習され、テキスト中の深層的な意味関係を捉えることができます。主にテキスト分類、質問応答システム、自然言語推論などのタスクに使用されます。

Model Features

双方向コンテキスト理解
BERTは双方向のTransformerエンコーダを通じてテキスト中のコンテキスト情報を捉え、意味関係をより良く理解することができます。
事前学習と微調整
BERTは大規模な事前学習によって一般的な言語表現を学習し、微調整によって特定のタスクに適応させることができます。
多タスクサポート
BERTはテキスト分類、質問応答システム、自然言語推論など、様々な自然言語処理タスクをサポートします。

Model Capabilities

テキスト分類
自然言語推論
質問応答システム
固有表現抽出

Use Cases

自然言語処理
テキスト含意判断
2つの文間の論理関係（含意または非含意）を判断します。
CBデータセットで良好な結果を示します。
感情分析
テキストの感情傾向（肯定的、否定的または中立）を分析します。
複数の感情分析データセットで高い正解率を達成します。
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