GBERT-Large模型优化德语少样本文本分类
gbert-large-paraphrase-cosine是一个基于deepset/gbert-large的德语句子转换模型,能将文本映射至1024维向量空间。该模型与SetFit配合使用,显著提升德语少样本文本分类效果。模型采用MultipleNegativesRankingLoss和余弦相似度作为损失函数,在精选的deutsche-telekom/ger-backtrans-paraphrase数据集上训练。评估显示,其在德语少样本场景中的表现优于多语言模型和Electra模型,为德语自然语言处理任务提供了有力工具。
这是一个名为gbert-large-paraphrase-cosine的德语BERT大型模型项目,它基于sentence-transformers框架开发,主要用于文本相似度计算和少样本文本分类任务。该模型能够将句子和段落文本映射到1024维的密集向量空间中。
该模型是在deepset/gbert-large的基础上进行改进的。它采用了MultipleNegativesRankingLoss作为损失函数,并使用余弦相似度进行计算。在训练过程中,模型使用了精心筛选的deutsche-telekom/ger-backtrans-paraphrase数据集,并对数据进行了严格的过滤,包括字符长度、相似度、token数量等多个维度的限制。
模型训练采用了以下超参数设置:
通过NLU Few-shot Benchmark数据集的评估,该模型在德语少样本场景下表现出色:
该模型主要适用于以下场景:
该项目采用MIT许可证,由Philip May和Deutsche Telekom AG于2023年开发,部分版权归属于deepset GmbH(2022年)。使用者需要遵守MIT许可证的相关规定。
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