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NADI2024-baseline

多标签阿拉伯方言识别模型,提高文本分类的准确性

该项目提供了一个基于BERT模型的多标签阿拉伯方言识别工具,通过微调多个数据集实现国家级方言识别。模型使用MarBERTv2作为基础,能够实现多标签预测,提高文本中多个方言的识别精度,为阿拉伯语自然语言处理提供良好的基础和测试平台,涵盖18个国家的方言。

Sentence-ALDi - 通过BERT模型评估阿拉伯语文本方言程度
BERT模型GithubHuggingfaceSentence-ALDi口音识别开源项目方言识别模型阿拉伯方言水平
Sentence-ALDi模型基于BERT架构,经过微调以评估阿拉伯语文本的方言程度。该模型使用的是ALDi连续变量来超越传统的二分类方言识别系统,更加精准地估算方言水平。使用者可在GitHub和Huggingface平台访问和测试此模型,揭示不同情境下的阿拉伯语文体选择,是社会语言学分析的重要工具。
bert-base-arabic-camelbert-da - 基于方言数据的阿拉伯语预训练语言模型
CAMeLBERTGithubHuggingface开源项目模型深度学习自然语言处理阿拉伯语预训练模型
CAMeLBERT-DA是基于54GB阿拉伯语方言数据训练的语言模型,专门用于处理阿拉伯方言文本分析。模型支持掩码语言建模与序列预测,可用于实体识别、词性标注和情感分析等任务。模型采用3万词表的WordPiece分词方案,经过TPU训练后在多项评估中取得良好效果。
bert-base-arabertv02 - AraBERT:用于阿拉伯语理解的高性能预训练模型
AraBERTBERTGithubHuggingface开源项目模型自然语言处理阿拉伯语预训练语言模型
AraBERT是一系列基于BERT架构的阿拉伯语预训练语言模型。其中bert-base-arabertv02版本使用了77GB的大规模语料库进行训练,包含200M句子和8.6B词。这些模型在情感分析、命名实体识别和问答等多项任务中表现出色。AraBERT提供多个版本,包括base和large尺寸,以及预分割和未分割文本的变体,以满足不同应用需求。模型的优化和多样化为阿拉伯语自然语言处理研究和应用提供了有力支持。
bert-base-arabic-camelbert-da-sentiment - CAMeLBERT-DA阿拉伯语情感分析模型
CAMeLBERT-DAGithubHuggingface开源项目情感分析模型自然语言处理阿拉伯语预训练语言模型
CAMeLBERT-DA情感分析模型是基于阿拉伯方言预训练模型微调而成。该模型利用ASTD、ArSAS和SemEval数据集进行了fine-tuning,可通过CAMeL Tools或transformers pipeline轻松集成使用。模型支持对阿拉伯语文本进行积极和消极的二分类情感分析。这一成果对研究阿拉伯语言模型的变体、规模和任务类型之间的相互作用具有重要意义。
bert-base-arabic-camelbert-mix-ner - 基于CAMeLBERT Mix的阿拉伯语命名实体识别模型
CAMeLBERT-MixGithubHuggingface命名实体识别开源项目模型自然语言处理阿拉伯语预训练模型
这是一个基于CAMeLBERT Mix模型微调的阿拉伯语命名实体识别模型。该模型使用ANERcorp数据集进行训练,能够识别阿拉伯语文本中的地点等命名实体。用户可通过CAMeL Tools或Transformers pipeline轻松调用。模型在多项自然语言处理任务中表现优异,尤其适合处理现代标准阿拉伯语文本。
bert-base-arabert - AraBERT阿拉伯语言理解预训练模型
AraBERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理语料库阿拉伯语言模型
AraBERT是一个阿拉伯语言理解预训练模型系列,提供从基础到大型等多个版本。模型基于超过77GB的阿拉伯语语料库训练,适用于情感分析、命名实体识别和问答等任务,支持主流深度学习框架。
bert-base-arabic-camelbert-msa-ner - 现代标准阿拉伯语命名实体识别增强
CAMeLBERTCamel工具GithubHuggingface命名实体识别开源项目模型阿拉伯语模型预训练语言模型
项目基于CAMeLBERT模型提升现代标准阿拉伯语的命名实体识别性能,使用ANERcorp数据集进行微调以提高精度。可通过CAMeL Tools组件或transformers管道实现多用例应用。
AraBert-Arabic-Sentiment-Analysis - 基于AraBERT的阿拉伯语情感分析模型实现80%分类准确率
AraBERTGithubHuggingface开源项目情感分析机器学习模型自然语言处理阿拉伯语情感分析
基于AraBERT预训练模型微调的阿拉伯语情感分析模型,在评估数据集上实现了80.03%的准确率和65.43%的宏F1分数。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器,使用16的训练批次大小,经过2轮训练得到。基于Transformers框架开发,专注于阿拉伯语文本的情感分类任务。
bert-base-arabertv2 - 阿拉伯语自然语言预训练模型 支持多任务场景应用
AraBERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理阿拉伯语预训练模型
AraBERTv2是一个阿拉伯语自然语言处理模型,基于200M句子数据集训练,支持情感分析、命名实体识别和智能问答等应用场景。模型采用Farasa分词技术优化词汇处理,通过Hugging Face平台提供PyTorch、TensorFlow等多框架版本。在多项基准测试中,该模型展现出较好的语言理解能力。
bert-base-arabic-camelbert-mix-sentiment - CAMeLBERT微调的阿拉伯语情感分析模型
CAMeLBERT Mix SAGithubHuggingface开源项目情感分析模型自然语言处理阿拉伯语预训练语言模型
这是一个基于CAMeLBERT Mix模型微调的阿拉伯语情感分析模型。该模型使用ASTD、ArSAS和SemEval数据集进行微调,可通过CAMeL Tools或Transformers pipeline使用。模型能准确分析阿拉伯语句子的情感倾向,对正面和负面情感均有良好识别效果。研究还探讨了语言变体、数据规模和微调任务类型对阿拉伯语预训练语言模型的影响,为该领域提供了有价值的见解。
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