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Bert Semantic Similarity
模型概述
本模型通過微調BERT架構，專門用於衡量兩個句子在含義上的相似程度。基於斯坦福自然語言推理(SNLI)語料庫訓練，能夠識別句子間的矛盾、蘊含或中立關係。
模型特點
SNLI語料庫微調
使用斯坦福自然語言推理(SNLI)語料庫進行專門優化，提升語義相似度判斷能力
三分類輸出
可識別句子間的矛盾(Contradiction)、蘊含(Entailment)或中立(Neutral)關係
BERT架構優勢
基於Transformer的BERT架構，具有強大的上下文理解能力
模型能力
語義相似度計算
自然語言推理
句子關係分類
使用案例
文本分析
問答系統
判斷用戶問題與知識庫答案的語義匹配程度
提高問答系統的準確率
內容審核
識別用戶輸入與違規內容的語義相似度
輔助自動化內容審核
智能客服
意圖識別
判斷用戶不同表述是否表達相同意圖
提升客服系統理解能力
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大型語言模型
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98