Bart Large Finetuned Squad2
基于BART-large架构的问答系统模型,在SQuAD2.0数据集上微调完成,擅长从给定文本中提取答案
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型专门用于问答任务,能够根据提供的上下文准确回答用户问题,支持处理无答案的情况
模型特点
SQuAD2.0微调
在SQuAD2.0数据集上微调,支持处理无答案的问题场景
高精度问答
在开发集上达到81.97%的精确匹配率和85.94%的F1分数
上下文理解
能够处理长达384个token的上下文,有效理解复杂文本
模型能力
文本理解
答案提取
无答案检测
上下文问答
使用案例
教育
学习辅助
帮助学生快速从教材中查找问题答案
提高学习效率,准确率超过85%
客户服务
FAQ自动回答
自动回答客户基于产品文档提出的常见问题
减少人工客服工作量
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