模型介绍
中文整理中文口语StructBERT问句识别任务
基于StructBERT的中文Base预训练模型介绍
StructBERT的中文Large预训练模型是使用wikipedia数据和masked language model任务训练的中文自然语言理解预训练模型 （预训练基座模型见 https://modelscope.cn/models/damo/nlp structbert spoken chinese-base/summary ）。可以用于下游的nlu自然语言理解任务训练。
问句识别模型描述
StructBERT-spoken-base 预训练模型是使用structbert-base中文自然语言理解预训练模型在大量口语数据上使用MLM+口语化与训练目标继续进行预训练得到的。可以用于下游的nlu自然语言理解任务训练。 在预训练模型的基础上我们利用问句识别任务（判断句子是否为为问句）。
期望模型使用方式以及适用范围
本模型主要用于给在输入文档中发现问句。用户可以自行尝试各种输入文档。具体调用方式请参考代码示例。
如何使用
在安装完成ModelScope-library之后即可使用text-generation的能力
预测代码范例
模型局限性以及可能的偏差
模型在相关访谈数据集上训练，在会议等类似内容上性能较好，其他垂直领域效果可能会有所下降。
模型训练流程
用户可以基于这个StructBERT预训练底座模型进一步优化，训练代码如下，更详细代码请参考 alimeeting4mug
数据评估及结果
相关论文以及引用信息
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