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Bert Finetuned On Nq Short
一个在完整Natural Questions(NQ)数据集上训练的开放领域问答模型，能够回答各种事实性问题
下载量 13
发布时间 : 11/22/2022
模型简介
该模型专门针对开放领域问答任务优化，能够理解自然语言问题并从文本中提取准确答案
模型特点
开放领域问答
能够回答广泛领域的自然语言问题，不限于特定主题
精确答案提取
不仅能判断相关性，还能从文本中精确定位和提取答案片段
长文本理解
能够处理包含长上下文的复杂问题
模型能力
自然语言理解
文本信息提取
事实性问答
长文本处理
使用案例
教育
学习辅助工具
帮助学生快速查找和理解复杂概念的解释
提高学习效率，减少信息搜索时间
客户服务
智能FAQ系统
自动回答客户常见问题
降低人工客服压力，提高响应速度
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scb10x
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Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
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Transformers 英语C
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6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
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98