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Bleurt Tiny 512

由 Elron 开发
BLEURT-tiny-512是谷歌研究院开发的文本质量评估模型,基于BERT架构的PyTorch实现版本,用于评估自然语言生成任务的质量。
下载量 291.96k
发布时间 : 3/2/2022

模型简介

该模型是ACL论文中原版BLEURT模型的轻量级实现,主要用于文本分类和自然语言生成质量评估任务。

模型特点

轻量级实现
作为BLEURT的tiny版本,保持了核心功能的同时更加轻量化
基于BERT架构
利用BERT的强大语义理解能力进行文本质量评估
PyTorch实现
提供PyTorch框架版本,便于集成和使用

模型能力

文本质量评估
自然语言生成评分
文本分类

使用案例

自然语言处理
机器翻译质量评估
评估机器翻译输出与参考翻译的质量差异
可提供自动化评分,与人工评估相关性高
文本摘要质量评估
对自动生成的文本摘要进行质量评分
有效区分不同质量的摘要输出
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