R

Roberta Base RTE

由textattack開發
基於roberta-base架構,通過TextAttack框架在GLUE數據集上微調的序列分類模型
下載量 29
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

該模型是用於文本序列分類任務的預訓練模型,特別適用於自然語言理解任務。通過對抗訓練框架TextAttack進行微調,提高了模型在分類任務中的魯棒性。

模型特點

對抗訓練增強
通過TextAttack框架進行對抗訓練,提高了模型對對抗樣本的魯棒性
GLUE數據集微調
在通用語言理解評估基準(GLUE)上進行微調,適用於多種自然語言理解任務
高效訓練配置
採用2e-05的學習率和128的最大序列長度進行優化,在5個週期內達到最佳性能

模型能力

文本分類
自然語言理解
序列標註

使用案例

文本分析
情感分析
對文本內容進行情感傾向分類
在驗證集上達到79.42%的準確率
主題分類
將文本分類到預定義的主題類別中
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