NADI2024-baseline

多标签阿拉伯方言识别模型，提高文本分类的准确性

机器翻译阿拉伯方言识别开源项目模型 NADI-2024-baseline 多标签分类 Huggingface MarBERTv2 Github

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。

Huggingface

论文

介绍相关项目

distilbert-base-multilingual-cased-sentiment - 多语种情感分析模型的高效文本分类能力

Amazon评论GithubHuggingfacedistilbert-base-multilingual-cased-sentiment开源项目情感分析文本分类机器学习模型

本项目基于distilbert-base-multilingual-cased模型进行微调，在amazon_reviews_multi数据集上实现了优异的文本分类效果，准确率和F1值均为0.7648。模型通过优化训练参数和分布式数据处理，实现高效运行，适合多语言情感分析应用场景，可用于全球市场的用户评价分析。

bcms-bertic-ner - BERTić微调模型实现BCMS语言的高效命名实体识别

BERTićGithubHuggingface命名实体识别巴尔干语言开源项目机器学习模型自然语言处理

bcms-bertic-ner是一个针对波斯尼亚语、克罗地亚语、黑山语和塞尔维亚语(BCMS)的命名实体识别模型。该模型基于BERTić架构，通过多个标准和社交媒体数据集进行微调，可识别人名、地点、组织和其他实体。在开发数据上，模型达到91.38的F1分数，为BCMS语言的自然语言处理任务提供了有力工具。

bert-fa-base-uncased-ner-peyma - 基于BERT的波斯语命名实体识别模型ParsBERT

GithubHuggingfaceParsBERTTransformer命名实体识别开源项目模型波斯语自然语言处理

ParsBERT是一个用于波斯语命名实体识别(NER)的开源模型。该模型基于BERT架构,在PEYMA数据集上训练,可识别7类命名实体。在PEYMA测试集上,ParsBERT实现了93.40%的F1分数,超越了此前的模型。研究者可通过Hugging Face Transformers库便捷地应用此模型进行波斯语NER任务。

bert-fa-base-uncased - 波斯语领域预训练的单语言Transformer模型

GithubHuggingfaceParsBERT命名实体识别开源项目情感分析模型语言模型预训练

ParsBERT是一个基于Transformer架构的波斯语单语言模型，通过大规模波斯语料库预训练，能够处理情感分析、文本分类及命名实体识别等任务。ParsBERT v2.0通过词汇表重构和新波斯语料库微调，在多项任务中表现优于多语言BERT和其他模型，提升了波斯语语言处理的效果。该模型支持掩码语言建模和后续任务微调，用户可在Hugging Face平台获取不同任务的微调版本。

bert-base-indonesian-NER - BERT模型驱动的印度尼西亚语命名实体识别系统

GithubHuggingfaceMIT印尼语开源项目标记分类模型许可证语言

bert-base-indonesian-NER是一个基于BERT架构的印度尼西亚语命名实体识别模型。该模型经过优化，能够准确识别印尼语文本中的人名、地名和组织机构等实体。作为印尼语自然语言处理的重要工具，此项目为本地化NLP技术的发展提供了有力支持。

bangla-bert-base - 预训练孟加拉语模型，增强自然语言处理效果

Bangla-BertGithubHuggingface孟加拉语开源项目模型自然语言处理评估结果预训练语言模型

Bangla BERT Base是一款为孟加拉语开发的预训练语言模型，现已在Hugging Face平台上可用。该模型通过BERT的Masked Language Modeling进行训练，使用来自Bengali Commoncrawl和Wikipedia的语料库，并借助BNLP包进行词汇表构建。採用了bert-base-uncased架构，共有12层、768个隐藏单元、12个注意力头和110M参数。经过100万步训练，它在情感分析、仇恨言论检测和新闻分类等下游任务中表现突出，与多语言BERT和Bengali Electra相比，提高了精度。尤其是在Bengali NER任务中，评估结果相对优秀。该模型已经被应用于多项研究，是处理孟加拉语NLP任务的可靠工具。

bert-base-turkish-cased-ner - 土耳其语BERT命名实体识别模型实现99.61%准确率

BERTGithubHuggingface命名实体识别土耳其语言模型开源项目模型模型训练自然语言处理

该项目提供了一个基于BERT的土耳其语命名实体识别模型。通过使用精选的土耳其NER数据集进行微调，模型能够识别人名、组织机构和地点等实体。在多个测试集上，模型展现出优异性能，总体F1分数为96.17%，准确率达99.61%。项目还提供了简洁的使用接口，便于集成到各种土耳其语自然语言处理任务中。

bert-multilingual-go-emtions - 多语言情感分类模型，支持高效识别28种情感

BERTGithubGoEmotionsHuggingface多语言开源项目情感分类模型模型性能

该BERT模型经过微调，可在GoEmotions数据集上进行中英跨语言情感分类，支持28种情感类别，如喜悦、愤怒、爱等。模型在验证集上表现出85.95%的高准确率，训练过程结合了英语和机器翻译的中文样本，通过两阶段方法提升性能，包含初始训练和高置信度样本回馈再训练。

bert-base-NER - 基于BERT的高性能命名实体识别模型用于精准NER任务

BERTCoNLL-2003GithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型自然语言处理

bert-base-NER是一个基于BERT的预训练模型，专门用于命名实体识别任务。该模型在CoNLL-2003数据集上进行微调，能够识别地点、组织、人名和杂项四类实体。在NER任务中，bert-base-NER展现出优秀性能，F1分数达92.59%。模型提供简洁接口，可广泛应用于各类自然语言处理场景。

muril-base-cased - MuRIL：适用于多种印度语言的多语言BERT模型

GithubHuggingfaceMuRIL印度语言多语言表征开源项目模型自然语言处理迁移学习

MuRIL是一种专为17种印度语言及其音译数据预训练的BERT模型。此模型利用公共数据集和新颖的训练方法，在低资源语言处理上表现优异。MuRIL在多个基准任务中超越了传统的mBERT模型，适用于印度语言的多种NLP任务，并附带预处理模块及使用指南以支持有效应用。

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美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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