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Bert Base Uncased Finetuned Rte

由anirudh21開發
基於BERT基礎模型在GLUE RTE任務上微調的文本分類模型
下載量 86
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

該模型是基於bert-base-uncased在GLUE數據集上微調的版本,專門用於文本蘊含識別(RTE)任務。

模型特點

GLUE數據集微調
在GLUE基準測試的RTE任務上進行了專門優化
BERT架構
基於強大的BERT-base架構,具有優秀的文本理解能力
輕量級微調
僅需5個訓練輪次即可獲得較好性能

模型能力

文本分類
文本蘊含識別
自然語言理解

使用案例

自然語言處理
文本蘊含判斷
判斷兩段文本之間是否存在蘊含關係
在GLUE RTE測試集上達到66.43%準確率
問答系統支持
輔助問答系統判斷答案是否蘊含在給定文本中
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