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波斯语领域预训练的单语言Transformer模型

开源项目情感分析模型ParsBERTGithubHuggingface命名实体识别预训练语言模型

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。

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介绍相关项目
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phrase-bert - 短语嵌入与语料库分析的提升方案
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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
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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。
awesome-persian-nlp-ir - 波斯语NLP和IR资源汇总
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这是一个awesome系列的波斯语NLP和IR资源汇总项目。该项目汇集了波斯语自然语言处理和信息检索领域的工具、数据集、模型、代码库以及相关论文和书籍。这些资源为研究人员和开发者提供了丰富的参考，推动了波斯语NLP和IR技术的发展。项目采用CC0许可证，欢迎社区贡献。
sbert-base-cased-pl - 波兰语言语义相似度高效模型
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sbert-base-cased-pl是SentenceBERT的改进版，利用siamese与triplet网络结构生成语义嵌入，以余弦相似度进行判断。该模型基于波兰语HerBERT，专注于语义文本相似性优化，训练数据来源于Wikipedia，并通过字节对编码进行分词，准确率达82.31%。适用于波兰语相关环境与分词器场景。
bert-base-uncased-emotion - BERT模型用于情感分析的优化与应用
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该项目基于bert-base-uncased模型，并使用PyTorch Lightning技术在一个情感数据集上进行了微调，支持文本分类和情感分析。训练参数包括128的序列长度、2e-5的学习率、32的批处理大小和4个训练周期，运行在两块GPU上。尽管模型尚未最优化，但在实际应用中显示出一定效果，达到了0.931的验证精度。更多项目详情可以通过nlp viewer查看。
PhoBERT - 为越南语自然语言处理带来革新
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PhoBERT是首个针对越南语的大规模预训练语言模型,基于RoBERTa架构开发。该模型在多项越南自然语言处理任务中展现出卓越性能,包括词性标注、依存句法分析、命名实体识别和自然语言推理。PhoBERT提供base和large两种版本,可通过transformers和fairseq库轻松集成使用,为越南语自然语言处理研究和应用开辟了新的可能。
bert-base-spanish-wwm-uncased - BETO：基于BERT架构的西班牙语预训练模型
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BETO是基于BERT架构的西班牙语预训练模型，在大规模西班牙语语料库上训练。模型提供大小写敏感和不敏感两个版本，在POS标注、命名实体识别和文本分类等多项西班牙语NLP基准测试中表现优异。BETO采用31k BPE子词词表，训练2M步，可通过Hugging Face Transformers库使用。这一模型为西班牙语自然语言处理研究和应用提供了有力支持。
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