#KoBART

KoBART-base-v2是一款优化的韩语自然语言处理预训练模型，基于BART架构开发。通过引入聊天数据训练，该模型增强了长序列语义理解能力，在NSMC情感分析任务中准确率达90.1%。KoBART还优化了模型结构，增加bos/eos后处理器，移除token_type_ids，进一步提升性能。研究者可借助transformers库轻松应用这一先进的韩语NLP模型。

该项目利用BART模型的Text Infilling技术进行训练，生成了一种高效的韩文特征提取模型。KoBART-base利用超过40GB的多样化韩文数据进行训练，适用于特征提取任务。注意模型可能存在的偏见和局限性，避免在不当环境中使用。项目包含GitHub仓库和模型演示空间，便于用户深入了解和使用。