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GovernanceBERT-governance

GovernanceBERT模型提升ESG公司治理文本分类精度

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。

PropagandaTechniquesAnalysis-en-BERT - BERT驱动的英语新闻宣传技巧识别系统
BERTGithubHuggingface宣传技术分析开源项目新闻文章模型细粒度分析自然语言处理
PropagandaTechniquesAnalysis-en-BERT是一个专注于英语新闻文本分析的深度学习模型。该模型能够精确定位包含宣传技巧的文本片段,并识别出18种不同类型的宣传手法。研究团队采用人工标注的新闻语料库进行训练,并创新性地设计了多粒度神经网络架构,在多项BERT基准测试中表现出色。这一工具为新闻分析和媒体素养研究提供了有力支持。
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。
eccobert-base-cased-v1 - 专为18世纪英国文献分析打造的ECCO-BERT模型
BERTECCOGithubHuggingface历史文献开源项目机器学习模型自然语言处理
ECCO-BERT base model (cased)是一款基于18世纪英国出版物数字化数据集ECCO训练的BERT模型。该模型与bert-base-cased规模相当,适用于ECCO数据集相关的多种任务微调。作为一种专门的自然语言处理工具,ECCO-BERT能够帮助研究人员更深入地分析18世纪英国文献,为历史文本研究和文化探索提供有力支持。
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。
guwenbert-base - 古文BERT模型 专为古文处理而设计助力文本解析
GithubGuwenBERTHuggingface古代汉语句法分析实体识别开源项目模型预训练模型
GuwenBERT是一款基于RoBERTa结构专为古文处理优化的模型。它使用殆知阁古代文献数据集进行训练,该数据集涵盖了佛教、儒学、医学和历史等多种主题文本。GuwenBERT适用于分句、标点符号插入及命名实体识别等任务,并在“古连杯”古籍命名实体识别评估中取得第二名的成绩。
Bio_ClinicalBERT - 为医疗临床文本优化的BERT模型
BERTClinicalBERTGithubHuggingface医疗数据开源项目机器学习模型自然语言处理
Bio_ClinicalBERT是一个针对医疗临床文本优化的BERT模型。该模型以BioBERT为基础,在MIMIC III数据库的医疗记录上进行了深度训练。它专门设计用于提升电子健康记录的理解和分析能力,尤其适合处理ICU患者数据。研究人员可通过transformers库轻松使用此模型,为临床自然语言处理任务提供有力支持。Bio_ClinicalBERT在医疗文本分析领域展现出卓越性能,为相关研究提供了有价值的工具。
bert_uncased_L-12_H-768_A-12 - BERT迷你模型优化低资源环境下的应用
BERTGithubHuggingface开源项目模型知识蒸馏紧凑模型计算资源预训练
BERT Miniatures提供24款小型BERT模型,适合计算资源有限的环境。利用知识蒸馏,这些模型可通过微调获得精确的结果,旨在支持低资源环境的研究并鼓励探索新的创新方向。用户可在官方BERT GitHub页面及HuggingFace平台下载这些模型。它们在GLUE基准测试中表现良好,可通过调整超参数实现最佳效果。详情请参考相关文献。
shieldgemma-2b - 结合安全审核与文本生成技术,实现合规与伦理保障
GithubHuggingfaceShieldGemma内容审查大语言模型安全策略开源项目模型生成式AI
ShieldGemma利用深度语言模型进行内容审核,确保AI生成内容和用户输入的安全与合规。该工具专注四类风险:性别、危险内容、仇恨和骚扰。提供三种模型规模(2B、9B、27B),性能高效,便于识别政策违规。结合Google TPU技术,模型开放权重,适用多种AI场景。作为责任生成AI工具包的一部分,致力于提高AI的伦理与安全。
PharmBERT-uncased - 药品标签处理的BERT模型
BERT模型GithubHuggingfacePharmBERT开源项目模型药品标签预训练领域专用模型
PharmBERT 是一个专用于药品标签的 BERT 模型,通过领域相关的预训练和微调技术,提高药品信息的提取和处理能力。适合制药和生命科学领域的专业人员使用,PharmBERT 可以有效解析药品文档,提升研发效率。有关更多信息和技术细节,请访问 PharmBERT 的 GitHub 页面。
bge-base-en-v1.5 - 增强文本处理能力的多任务学习模型
GithubHuggingfacesentence-transformers分类句子相似性句子聚类开源项目模型特征提取
bge-base-en-v1.5模型通过多任务学习优化自然语言处理技术,覆盖分类、检索、聚类和重排任务。在多个MTEB数据集上表现优异,例如在亚马逊情感分类任务中达到93.39%的准确率,在AskUbuntu重排任务中MRR达到74.28%。该模型具有MIT开源许可,适用于多种英语任务,为研究人员和开发者提供有效支持。
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