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Roberta Base Ca Finetuned Tecla
基于加泰罗尼亚语RoBERTa模型在MNLI任务上微调的文本分类模型
下载量 17
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是基于BSC-TeMU的加泰罗尼亚语RoBERTa基础模型在MNLI(多类型自然语言推理)任务上进行微调得到的版本，主要用于文本分类任务。
模型特点
加泰罗尼亚语优化
专门针对加泰罗尼亚语文本进行优化的预训练模型
MNLI任务微调
在多类型自然语言推理任务上进行过专门微调
中等准确率
在tecla评估集上达到73.6%的准确率
模型能力
文本分类
自然语言推理
加泰罗尼亚语文本处理
使用案例
文本分析
文本分类
对加泰罗尼亚语文本进行分类
在tecla数据集上达到73.6%准确率
自然语言推理
判断两段文本之间的逻辑关系
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