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EnvironmentalBERT-environmental

BERT模型在ESG环境文本分类领域的创新应用

EnvironmentalBERT-environmental是一个针对ESG领域环境文本分类的优化BERT模型。通过2000条环境数据集的微调,该模型能有效识别环境相关文本。它为研究人员提供了ESG分析和环境行为研究的有力工具,支持文本分类pipeline,操作简便。这一创新为ESG评估带来了精确的NLP解决方案,推动了环境、社会和治理领域的量化分析。

BERTweet - 专为英语推文预训练的大规模语言模型,助力自然语言处理
BERTweetCOVID-19GithubRoBERTa开源项目英文推文语言模型
BERTweet是首个专为英语推文预训练的公共语言模型,基于RoBERTa预训练程序,使用850M条推文数据进行训练,包含普通推文和疫情相关推文。BERTweet提供多种预训练模型,能够无缝集成于transformers和fairseq框架,支持情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务,为研究和应用提供有力支持。
bert-base-uncased-ag-news - 基于BERT的文本序列分类模型
GithubHuggingfaceTextAttackag_news数据集bert-base-uncased序列分类开源项目模型精度
bert-base-uncased模型通过TextAttack和ag_news数据集进行微调,专为文本序列分类任务优化。经过5轮训练并采用交叉熵损失函数,该模型在第3轮时达到了0.951的高准确率。该模型设置批量大小为16,学习率为3e-05,最大序列长度为128,适用于高效准确的文本分类任务。了解更多信息请访问TextAttack的Github页面。
banking-intent-distilbert-classifier - DistilBERT模型实现银行客户查询意图精准分类
DistilBERTGithubHuggingfacebanking77开源项目意图分类模型自然语言处理金融
该模型基于DistilBERT架构,在BANKING77数据集上微调,可识别77种银行业务意图,准确率达92.44%。支持快速推理,适用于实时客户查询分析。训练仅需20分钟,成本效益高,为银行客服智能化提供了实用方案。模型能够提高客户服务效率,改善服务质量,助力银行业务数字化转型。
tweets-gender-classifier-distilbert - 基于DistilBERT的推文作者性别分类模型
BERTGithubHuggingface开源项目性别分类机器学习模型自然语言处理谷歌
这是一个基于DistilBERT模型的推文性别分类方案,通过分析推文内容预测作者性别。项目以google-bert/bert-base-uncased为基础模型,使用准确率和F1分数作为评估指标。该开源项目遵循apache-2.0许可证,可应用于社交媒体用户分析、市场研究、受众画像等场景。
academic-budget-bert - 学术预算下的BERT模型高效训练方案
BERTGithub开源项目微调深度学习自然语言处理预训练
该项目提供一套脚本,用于在有限计算资源和时间预算下预训练和微调BERT类模型。基于DeepSpeed和Transformers库,项目实现了时间感知学习率调度和混合精度训练等优化技术。此外,还包含数据预处理、检查点保存和验证调度等功能,并提供训练命令生成工具。这些方法使研究人员能在学术预算限制内高效训练大型语言模型。
gcp - 环境状态日志统计
GithubHuggingface开源项目日志模型环境监控破损统计
记录环境日志统计,以识别潜在问题的出现。
pebblo-classifier - 基于BERT的文本分类工具,优化协议文件整理
BERTGithubHuggingfacePebblo Classifier开源项目文本分类文档分类机器学习模型
Pebblo Classifier是由DAXA.AI开发的文本分类模型,能够高效地对组织中的协议文档进行分类。该模型基于BERT技术,并从distilbert-base-uncased进行细调,支持21种文档标签分类,如董事会协议和咨询协议,简化文档整理过程。无需重新微调,用户可以通过简单代码实现快速集成。测试结果显示了模型的高精度和可靠性。
distilbert-extractive-qa-project - 描述NLP模型卡片的功能与使用
GithubHuggingfacetransformers偏见和风险开源项目模型模型卡片环境影响训练详细信息
该项目为NLP模型卡片提供信息展示和使用指导,涵盖训练细节、用途范围、偏见与风险和环境影响等方面。虽然模型卡片信息有待完善,但项目提供了基础框架与导向,帮助评估模型应用和识别潜在风险及局限性。用户可以按步骤快速开始使用该模型。
quote-model-BERTm-v1 - BERT多语言模型在引用识别任务上的高性能微调应用
BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理
quote-model-BERTm-v1是一个基于BERT多语言模型微调的引用识别工具。该模型在评估集上表现优异,准确率达93.14%,F1分数为0.8676。通过Adam优化器和线性学习率调度器,经过3轮训练而成。这一模型专门用于多语言环境下的高精度引用识别,可广泛应用于需要处理多语种文本引用的场景。
task-13-Qwen-Qwen1.5-1.8B - 深入解析深度学习模型的应用场景及相关风险
GithubHuggingfaceQwen/Qwen1.5-1.8B培训细节开源项目技术规格模型模型卡环境影响
项目提供对深度学习模型的直接和下游应用的分析,同时涵盖使用的潜在用户和影响群体。尽管一些技术规范和训练细节有待完善,但项目提供了关于环境影响的计算指南和设备信息,有助于从业者和研究人员初步了解和调整应用模型。使用时需注意模型的偏见、风险和局限。
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