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Batteryscibert Cased

由 batterydata 开发
基于电池研究论文大规模语料库预训练的语言模型,继承自SciBERT-cased,专注于电池领域文本理解
下载量 22
发布时间 : 3/2/2022

模型简介

该模型通过掩码语言建模目标在电池研究论文语料上继续训练,适用于电池领域的文本特征提取和下游任务微调

模型特点

领域专业化
专门针对电池研究领域进行优化,在400,366篇电池论文语料上训练
区分大小写
能够区分单词的大小写形式(如'english'和'English')
双向上下文理解
通过掩码语言建模学习文本的双向表征

模型能力

文本特征提取
掩码词汇预测
领域文本理解

使用案例

学术研究
电池文献分析
从电池研究论文中提取关键信息或特征
科学信息抽取
识别电池领域特定的实体和关系
工业应用
专利分析
分析电池技术专利文本
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