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Demotest

Developed by junzai
基於bert-base-uncased在GLUE MRPC數據集上微調的文本分類模型
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Release Time : 3/2/2022

Model Overview

該模型是在GLUE MRPC(微軟研究釋義語料庫)數據集上微調的BERT模型,主要用於判斷兩個句子是否語義等價(釋義識別)的文本分類任務。

Model Features

高效微調
基於預訓練BERT模型進行高效微調,適用於特定文本分類任務
語義理解
能夠深入理解句子語義,判斷兩個句子是否表達相同含義
平衡性能
在準確率和F1值上取得平衡表現(準確率82.84%,F1值88.18%)

Model Capabilities

文本分類
語義相似度判斷
句子對分析

Use Cases

文本分析
釋義檢測
判斷兩個不同表達的句子是否傳達相同含義
在MRPC測試集上達到82.84%準確率
問答系統
判斷用戶提問與系統回答是否語義匹配
內容審核
重複內容檢測
識別不同表達但內容相同的文本
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