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GovernanceBERT-governance

GovernanceBERT模型提升ESG公司治理文本分类精度

Huggingface模型ESGGithubGovernanceBERT公司治理开源项目自然语言处理文本分类

GovernanceBERT-governance是针对ESG领域公司治理文本优化的语言模型。它在GovernanceBERT-base基础上，通过2000条公司治理数据集微调，提升了治理相关文本的识别和分类能力。此模型适用于ESG分析、报告解读等任务，为ESG研究和实践提供了有力的自然语言处理工具。

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bert_uncased_L-2_H-512_A-8 - 小型BERT模型在资源受限环境中的表现及应用策略
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MeaningBERT - 智能评估句子间语义保留的自动化指标
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bert-base-uncased-ag-news - 基于BERT的文本序列分类模型
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bert-for-patents - Google基于亿级专利数据训练的大规模语言模型
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bert-for-patents是Google基于BERT Large架构开发的专利文本分析模型，通过对超过1亿份专利文档的训练而成。该模型采用Apache-2.0许可证，适用于专利文本分析和信息提取任务。目前该模型已应用于欧盟联合研究中心的Patents4IPPC项目中。
finbert-tone - 专业金融文本情感分析预训练模型
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FinBERT是一款针对金融领域的预训练语言模型，通过分析企业报告、财报会议记录和分析师报告等文本，显著提升了金融自然语言处理的研究和应用水平。其微调版本finbert-tone在金融文本情感分析任务中表现优异，能够精确识别金融文本中的正面、负面和中性情绪。这一模型为金融领域的研究人员和从业者提供了强大的分析工具，有助于深入洞察和分析金融市场情绪动向。
bert-base-NER-uncased - BERT基础模型应用于命名实体识别的开源项目
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该项目基于BERT的bert-base-uncased模型，通过微调实现了命名实体识别(NER)功能。模型能有效识别文本中的实体，支持多种语言和实体类别，包括人名、地名、组织机构等。在多个NER数据集上展现了优异性能，模型参数规模约1.1亿。项目为自然语言处理研究人员和开发者提供了一个强大的工具，可用于提取各类文本中的关键实体信息，适用于信息抽取、问答系统等多种应用场景。
distilbert-base-uncased-go-emotions-student - 面向GoEmotions数据集的高效情感分类模型
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Bio_Discharge_Summary_BERT模型基于BioBERT进行初始化，专注于分析MIMIC III数据库的出院小结文本。经过专业的数据预处理和基于Google BERT的训练，该模型在医疗文本处理任务中展现出优异表现，可以通过transformers库加载，用于医疗研究和实际应用。
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fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。
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