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Bert Base Uncased Qnli
基於Transformer架構的預訓練語言模型，適用於多種自然語言處理任務。
下載量 95
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種基於Transformer架構的預訓練語言模型，通過雙向上下文理解文本，適用於問答、文本分類等任務。
模型特點
雙向上下文理解
通過雙向Transformer編碼器捕捉文本的上下文信息。
預訓練與微調
支持在大規模語料上預訓練後，針對特定任務進行微調。
多任務支持
適用於問答、文本分類、命名實體識別等多種自然語言處理任務。
模型能力
文本分類
問答系統
自然語言推理
使用案例
自然語言處理
問答自然語言推理
判斷上下文句子是否包含問題的答案。
評估準確率91.69%
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