rifkybujana/IndoBERT-QA
🧠 AI Modellrifkybujana
Ein feinabgestimmtes IndoBERT-Modell für indonesische Frage-Antwort-Systeme basierend auf dem SQuAD v2.0 Datensatz.
IndoBERT-QA ist eine spezialisierte Anwendung der BERT-Architektur, die für die indonesische Sprache optimiert wurde. Das Projekt basiert auf dem IndoBERT Base-Uncased-Modell, welches auf der übersetzten Version des Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) v2.0 feinabgestimmt wurde. Dies ermöglicht dem Modell extraktives Question Answering, bei dem es den korrekten Textabschnitt innerhalb einer Passage identifiziert, um eine Benutzeranfrage zu beantworten. Das Repository enthält die notwendigen Implementierungsdetails und Jupyter Notebooks, um den Trainings- und Inferenzprozess zu erleichtern. Es dient als praktische Ressource für den Aufbau indonesischsprachiger NLP-Pipelines und bietet eine vortrainierte Lösung, die die Nuancen der Sprache besser versteht als Standard-Mehrsprachenmodelle. Das Projekt nutzt das Hugging Face-Ökosystem, was die Kompatibilität mit modernen Deep-Learning-Workflows und die Bereitstellung für Entwickler indonesischer KI-Lösungen sicherstellt.
💡Highlights
- ├─Feinabgestimmtes IndoBERT Base-Uncased
- ├─Trainiert auf übersetztem SQuAD v2.0
- └─Extraktives QA für Indonesisch
🎯Für
- ├─NLP-Forscher
- └─Indonesische KI-Entwickler