/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Архитектура
bert · dense

bert-base-uncased-QQP

Классификация текстаТекст → label9 профессий

Англоязычная модель BERT от TextAttack определяет, выражают ли два вопроса сходный смысл.

1 314скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены20 мая 2021

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

textattack/bert-base-uncased-QQP — модель классификации текстовых пар от TextAttack, дообученная на задаче QQP (Quora Question Pairs). Она определяет, являются ли два вопроса перефразами и имеют ли сходный смысл; результат — один из двух классов: похожие или непохожие вопросы. Репозиторий Hugging Face указывает архитектуру BERT для классификации последовательностей, около 136,7 млн параметров и контекст до 512 токенов.

Модель предназначена для выявления дублирующих вопросов, группировки похожих запросов и экспериментов с классификацией пар предложений. Она принимает текстовые пары и выдаёт метку класса; по указанной uncased-версии BERT рассчитана на английский текст. Карточка модели не содержит описания лицензии, поэтому условия использования по доступным сведениям определить нельзя.

Сценарии применения

  • Поиск дублирующих вопросов в базе поддержки
  • Определение перефразированных вопросов на Quora
  • Группировка похожих пользовательских запросов
  • Классификация пары вопросов как похожей или непохожей

Ограничения

Модель обучена на английских парах вопросов и предназначена для бинарной классификации сходства, поэтому она не является универсальным оценщиком семантической близости. Доступные сведения не устанавливают условия лицензии.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
226962d

0 моделей