#句子分类

Ernie是一个基于BERT的Python库，为文本分类和预测任务提供简洁接口。它支持多种预训练模型，允许微调和自定义。Ernie具备灵活的文本分割和结果聚合策略，能够处理长文本，并提供模型保存、加载和自动保存功能。这个工具适用于情感分析、文本分类等多种自然语言处理任务，为NLP研究和开发提供了便捷的解决方案。

nli-deberta-v3-large是一个基于microsoft/deberta-v3-large的跨编码器模型，专用于自然语言推断。该模型在SNLI和MultiNLI数据集上训练，并能够为句子对提供矛盾、蕴涵和中性三种标签的概率评分。模型在SNLI测试集上实现了92.20的准确率，在MNLI不匹配集上达到90.49的准确率，支持零样本分类，适合多种自然语言处理应用。