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無答案檢測

# 無答案檢測

Flan T5 Large Squad2
MIT
基於flan-t5-large模型，使用SQuAD2.0數據集微調的抽取式問答模型，支持可回答和不可回答問題的處理。
問答系統 Transformers 英語
F
sjrhuschlee
57
5
Flan T5 Base Squad2
MIT
基於flan-t5-base模型，使用SQuAD2.0數據集微調的抽取式問答模型，可處理包含無答案問題的問答對。
問答系統 Transformers 英語
F
sjrhuschlee
2,425
4
Qamembert
MIT
QAmembert是基於CamemBERT基礎版針對法語問答任務進行微調的模型，訓練數據包含四種法語問答數據集，支持答案存在和不存在兩種情況。
問答系統 Transformers 法語
Q
CATIE-AQ
37
14
Albert Xlarge Finetuned
基於ALBERT架構的xlarge版本v2模型，在SQuAD V2數據集上微調，用於問答任務
問答系統 Transformers
A
123tarunanand
16
0
Longformer Base 4096 Finetuned Squadv2
該模型是基於Longformer架構，在SQuAD v2問答數據集上微調的問答系統，支持處理長文本序列（最長4096個token）。
問答系統 Transformers 英語
L
mrm8488
190
15
Bert Base Uncased Squad2
基於BERT基礎無大小寫版本在SQuAD v2數據集上微調的問答模型
問答系統
B
twmkn9
50
2
Bert Base Multilingual Cased Finetuned Polish Squad2
基於多語言BERT模型微調的波蘭語問答系統，在機器翻譯的波蘭語SQuAD2.0數據集上訓練
問答系統 其他
B
henryk
71
6
Xlnet Base Squadv2
XLNet是由谷歌與卡內基梅隆大學聯合開發的預訓練語言模型，在SQuAD 2.0問答數據集上進行了微調
問答系統 Transformers
X
ggoggam
21
2
Distilbert Base Uncased Squad2
基於DistilBERT的輕量級問答模型，在SQuAD 2.0數據集上微調，支持回答問題和判斷無答案場景
問答系統 Transformers
D
twmkn9
381
4
Electra Large Discriminator Squad2 512
這是一個基於ELECTRA架構的大規模判別器模型，專門針對問答任務在SQuAD2.0數據集上進行了微調，能夠處理有答案和無答案的問答場景。
問答系統 Transformers
E
ahotrod
8,925
6
Albert Xxlargev1 Squad2 512
這是一個基於ALBERT XXLarge架構並在SQuAD2.0數據集上微調的語言模型，專門用於問答任務，能夠處理有答案和無答案的情況。
問答系統 Transformers
A
ahotrod
25
6
Albert Xlarge V2 Squad V2
基於ALBERT-xlarge-v2模型在SQuAD V2問答數據集上微調的問答系統
問答系統 Transformers
A
ktrapeznikov
104
2
Scibert Scivocab Uncased Squad V2
基於BERT架構的科學領域預訓練語言模型，使用科學文獻詞彙表進行訓練
問答系統
S
ktrapeznikov
20
0
Cs224n Squad2.0 Distilbert Base Uncased
該模型是為CS224n學生項目建立的基準模型，基於DistilBERT架構，在SQuAD2.0數據集上微調，用於問答任務。
問答系統 Transformers
C
elgeish
15
0
Bert Base Fa Qa
基於BERT架構的波斯語問答模型，專為波斯語問答任務設計。
問答系統
B
SajjadAyoubi
115
8
Xlm Roberta Large Fa Qa
基於RoBERTa架構的波斯語問答模型，針對波斯語問答任務進行了優化
問答系統 Transformers
X
SajjadAyoubi
141
7
Roberta Base Best Squad2
基於RoBERTa的英語抽取式問答模型，在SQuAD 2.0數據集上訓練，能處理有答案和無答案的問答場景
問答系統 Transformers
R
PremalMatalia
30
1
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