Bert Base Cased Qa Evaluator

🚀 BERT-base-cased-qa-evaluator

該模型以問答對作為輸入，並輸出一個值，用於表示其對輸入是否為有效問答對的預測結果。此模型是一個預訓練的 BERT-base-cased 模型，並帶有一個序列分類頭。

🚀 快速開始

本問答評估器最初設計用於與 t5-base-question-generator 配合使用，以評估生成問題的質量。

問答評估器的輸入遵循 BertForSequenceClassification 的格式，但將問題和答案作為兩個序列。輸入應採用以下格式：

[CLS] <question> [SEP] <answer [SEP]

✨ 主要特性

• 能夠對輸入的問答對是否有效進行預測。
• 基於預訓練的 BERT-base-cased 模型，具有一定的語義理解能力。

🔧 技術細節

該模型在訓練時，有 50% 的時間將問題和答案進行拼接。另外 50% 的時間會執行破壞操作（要麼將答案替換為不相關的答案，要麼將問題的一部分複製到答案中）。然後訓練模型來預測輸入序列是原始的問答對之一，還是經過破壞的輸入。

📦 安裝指南

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💻 使用示例

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📚 詳細文檔

侷限性和偏差

該模型經過訓練，用於評估問題和答案在語義上是否相關，但無法確定答案是否真實/正確。

訓練數據

訓練數據由以下數據集的問答對組成：

• SQuAD
• RACE
• CoQA
• MSMARCO

📄 許可證

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