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Bart Squadv2

由aware-ai開發
這是一個針對問答任務在SQuADv2數據集上微調的bart-large模型,基於BART架構,適用於自然語言理解和生成任務。
下載量 96
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

該模型是基於BART架構的問答模型,專門針對SQuADv2數據集進行微調,能夠處理長達1024個標記的序列,適用於問答任務。

模型特點

長序列處理能力
能夠處理長達1024個標記的序列,適合處理較長的文檔內容。
多任務適用性
基於BART架構,同時適用於自然語言生成(NLG)和自然語言理解(NLU)任務。
高性能表現
在SQuAD上的表現與ROBERTa相當,具有優秀的問答能力。

模型能力

問答系統
文本理解
文本生成

使用案例

問答系統
閱讀理解問答
根據給定的文本內容回答相關問題。
能夠準確提取文本中的答案片段。
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