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Sportsbert
模型概述
SportsBERT 是基於 BERT 架構的變換器模型，專門針對體育領域訓練。其訓練語料包含過去四年的體育類新聞文章，涵蓋多種運動項目，約800萬條訓練樣本。模型的核心功能是預測被遮蔽的詞彙（掩碼語言建模任務），並可進一步微調用於文本分類、實體抽取等下游任務。
模型特點
體育領域專用
模型專門針對體育領域訓練，包含更多體育相關詞彙的分詞器，適用於體育相關的自然語言處理任務。
大規模訓練數據
訓練語料包含過去四年從網絡抓取的體育類新聞文章，約800萬條訓練樣本，涵蓋多種運動項目。
基於 BERT 架構
模型採用 BERT 基礎版（uncased）架構，具有強大的語言理解和生成能力。
模型能力
填充掩碼
文本分類
實體抽取
使用案例
體育新聞分析
體育新聞分類
對體育新聞進行分類，例如足球、籃球、網球等。
體育實體識別
識別體育新聞中的運動員、球隊、比賽等實體。
體育內容生成
體育新聞摘要生成
生成體育新聞的摘要或標題。
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