德国BERT基本模型

2020年10月发布的，这是由原始的德语BERT模型制造商（也称为“bert-base-german-cased”）和dbmdz BERT（也称为bert-base-german-dbmdz-cased）合作训练的德语BERT语言模型。在我们的研究中，我们概述了训练模型的步骤，并展示了其优于之前版本的性能。

概述

论文： here 架构：BERT基础版 语言：德语

性能

GermEval18 Coarse: 78.17
GermEval18 Fine:   50.90
GermEval14:        87.98

另请参阅：deepset/gbert-basedeepset/gbert-largedeepset/gelectra-basedeepset/gelectra-largedeepset/gelectra-base-generatordeepset/gelectra-large-generator

作者们

Branden Chan： branden.chan [at] deepset.ai Stefan Schweter： stefan [at] schweter.eu Timo Möller： timo.moeller [at] deepset.ai

关于我们

我们通过开源方式将自然语言处理技术引入到工业领域！我们关注行业特定的语言模型和大规模问答系统。

我们的一些工作包括：

• German BERT (aka "bert-base-german-cased")
• GermanQuAD and GermanDPR datasets and models (aka "gelectra-base-germanquad", "gbert-base-germandpr")
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