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基于XLM-RoBERTa的大型多语言模型优化德国文本的命名实体识别

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该项目展示了一种基于大规模多语言数据训练的XLM-RoBERTa模型，专注于德语文本的命名实体识别和词性标注，能够高效解析德语文本，并通过内置管道进行自然语言理解任务的方便集成。

leo-hessianai-7b - LeoLM推动德语语言模型发展的新选择

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LeoLM是首个基于Llama-2构建的商用德语基础语言模型，经过大规模德语语料库的持续预训练。其旨在推动德语开源及商用LLM的研究，提升语言理解和文本生成能力，支持8k上下文长度。该项目依托于HessianAI的新超算系统42，并施行Llama-2社区许可证。用户可在Hugging Face平台获取leo-hessianai-7b及leo-hessianai-13b模型，并借助Transformers库实现快速推理。此项目旨在为德语开源及商业应用带来新发展。

bert-base-NER-uncased - BERT基础模型应用于命名实体识别的开源项目

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。

robertuito-ner - 基于RoBERTuito的双语命名实体识别模型

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robertuito-ner是一个基于RoBERTuito的命名实体识别模型，用于处理西班牙语和英语混合文本。该模型在LinCE NER语料库训练，支持识别人名、地名等实体，在NER任务上达到68.5%的性能指标。通过pysentimiento库集成，可用于社交媒体文本分析和代码切换研究。

German-NLP - 德语自然语言处理开源工具及资源汇总

German-NLPGithub工具开源项目文本语料库语言处理资源

本页面收录了德语自然语言处理的各种开源工具和资源，涵盖文本语料库、通用资源、语言处理、语义分析、语音处理和机器翻译等多个类别。这些资源注重易用性和用户友好性，且保持持续更新。社区贡献和建议帮助维护列表的时效性。

deberta-large-mnli - 基于DeBERTa架构的MNLI微调大型语言模型

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DeBERTa-large-mnli是一个针对MNLI任务微调的大型语言模型，基于DeBERTa架构开发。该模型采用解耦注意力机制和增强型掩码解码器，在多数自然语言理解任务中表现优于BERT和RoBERTa。在SQuAD和GLUE等基准测试中，DeBERTa-large-mnli展现出优异性能。这个模型适用于各种自然语言理解应用，可为NLP研究提供有力支持。

mdeberta-v3-base - DeBERTa V3架构多语言模型助力跨语言NLU任务

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mdeberta-v3-base是基于DeBERTa V3架构的多语言预训练模型,使用2.5T CC100数据训练。在XNLI跨语言迁移任务中,其平均准确率达79.8%,显著超越XLM-R。模型采用梯度解耦嵌入共享和ELECTRA式预训练,增强下游任务表现。结构包含12层transformer,768维隐藏层,共2.76亿参数。适用于多语言自然语言理解任务,尤其在低资源语言中表现出色。

robbert-v2-dutch-base - 荷兰语自然语言处理的先进预训练模型

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RobBERT是基于RoBERTa架构开发的荷兰语预训练语言模型，在多项自然语言处理任务中展现出卓越性能。模型通过39GB荷兰语语料库（含660亿词）预训练，可用于文本分类、回归和标记等任务。RobBERT在情感分析、指代消解和命名实体识别方面表现突出，尤其适合小规模数据集场景。作为目前最先进的荷兰语BERT模型，RobBERT为荷兰语自然语言处理研究和应用提供了强大工具。

deberta-v3-base - 高效预训练语言模型提升自然语言理解任务性能

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DeBERTa-v3-base是一种改进的预训练语言模型，采用ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术。该模型在SQuAD 2.0和MNLI等自然语言理解任务上表现优异，超越了RoBERTa等基准模型。它具有12层结构、768维隐藏层、86M骨干参数和128K词表。研究人员可通过Hugging Face Transformers库对其进行微调，应用于多种自然语言处理任务。

deberta-large - DeBERTa模型利用解耦注意力机制提升自然语言理解能力

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DeBERTa是微软开发的预训练语言模型,基于BERT和RoBERTa进行改进。该模型引入解耦注意力和增强型掩码解码器,在80GB训练数据上优化后,在多数自然语言理解任务中超越BERT和RoBERTa。DeBERTa在SQuAD和GLUE等基准测试中表现出色,其中DeBERTa-V2-XXLarge版本在多项任务上达到顶尖水平。研究者可通过Hugging Face的transformers库使用和微调DeBERTa模型。

leo-hessianai-7b-chat - 德语对话模型，适用于多种自然语言处理任务

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本项目提供基于LeoLM/leo-hessianai-7b的德语对话模型，经过德语指令数据集的微调，适用于写作、解释及讨论，数学和高级推理仍具挑战。支持英语和德语，并拥有8k上下文长度，为德国开源和商业语言模型的研究发展助力。

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