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波斯语领域预训练的单语言Transformer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。

basaran - 开源的OpenAI文本生成API替代工具
BasaranDockerGithubHugging FaceOpenAIPython开源项目
Basaran是一款开源工具,旨在替代OpenAI的文本生成API,支持Hugging Face Transformers模型。其主要功能包括流式生成、多GPU支持、与OpenAI API的兼容性等。用户无需修改代码即可使用最新的开源模型,适用于多种解码策略和实时进度显示。
BERTopic - 高效的Transformers主题建模,支持多种模式
BERTopicGithubPythonc-TF-IDFtransformers主题建模开源项目
BERTopic是一种利用Transformers和c-TF-IDF进行主题建模的技术,能够生成易于解释的密集主题聚类,同时保留关键词描述。该项目支持多种主题建模方法,如有监督、半监督和无监督模式,具有模块化和高扩展性。丰富的可视化功能和多种表示方法进一步支持深入分析。BERTopic还兼容多种嵌入模型,并支持多语言处理,适应不同应用场景。
UER-py - 自然语言处理的开源预训练工具包
BERTGithubNLP任务UER-py开源项目模型微调预训练模型
UER-py是一个为自然语言处理任务设计的预训练和微调工具包,支持多种预训练模型以优化下游任务表现。项目强调模块化设计,并提供可扩展接口,支持单GPU及多GPU配置。
PL-BERT - 通过PL-BERT实现更自然的语音合成
GithubPL-BERT图标预测开源项目文本转语音自然语言模型语音合成
PL-BERT,一种创新的音素级预训练语言模型,通过预测掩码音素对应的字形,有效提升了多语种文本到语音转换的自然度和准确性。经科学评估,其合成语音质量在面对非模型文本时,较传统方法有明显提高,推动了语音合成技术的进步。
ColBERT - 基于BERT的快速大规模文本检索模型
BERTColBERTGithub信息检索向量相似度开源项目自然语言处理
ColBERT是一种基于BERT的检索模型,能在数十毫秒内实现大规模文本集合的高效搜索。该模型采用细粒度的上下文后期交互技术,将段落编码为令牌级嵌入矩阵,在保持检索质量的同时提高效率。ColBERT具备索引、检索和训练功能,适用于多种信息检索任务。模型提供预训练checkpoint和Python API,方便研究人员和开发者在实际项目中快速应用。
Baichuan-7B - 开源中英双语大规模预训练模型,支持商用
Baichuan-7BGithubTransformer结构中英双语开源可商用开源项目预训练语言模型
Baichuan-7B是由百川智能开发的开源可商用中英双语大规模预训练语言模型。基于Transformer结构,该模型在1.2万亿tokens上训练,拥有70亿参数,并提供4096长度的上下文窗口。在中文和英文的基准测试(C-Eval和MMLU)中表现出色。该模型可在Hugging Face和ModelScope平台上获取,适合开发者和研究人员使用。
How-to-use-Transformers - 介绍Transformers库的自然语言处理应用教程
BERTGithubHugging FacePython库Transformers开源项目自然语言处理
该项目提供了由Hugging Face开发的Transformers库的快速入门教程,支持加载大部分预训练语言模型。教程涵盖自然语言处理背景知识、Transformers基础和实战案例,包括pipelines、模型与分词器使用、微调预训练模型及序列标注任务等。示例代码展示了句子对分类、命名实体识别、文本摘要等任务的实现,适合机器学习和NLP开发者参考。
hazm - 波斯语自然语言处理的全能工具
GithubHazmNLP工具包使用指南开源项目波斯语处理特征
Hazm是一个Python库,用于处理波斯语文本的自然语言处理任务,功能包括文本标准化、分词、词形还原、词性标注和依存关系解析等。使用这些功能可以分析、处理和理解波斯语文本。Hazm还支持读取流行的波斯语语料库,并创建词和句子的嵌入向量。其易于安装和多种预训练模型的选择,大大简化了波斯语NLP任务。
spacy-transformers - 在 spaCy 中使用 BERT、XLNet 和 GPT-2 等预训练转换器
BERTGPT-2GithubXLNetspaCytransformers开源项目
spacy-transformers通过Hugging Face的transformers实现预训练模型如BERT、XLNet和GPT-2的集成,提升spaCy的功能。支持多任务学习、转换器输出自动对齐等,兼容Python 3.6以上版本,需要PyTorch v1.5+和spaCy v3.0+。
XPhoneBERT - 多语言音素表示模型助力TTS性能提升
GithubXPhoneBERT多语言模型开源项目语音合成音素表示预训练模型
XPhoneBERT是一种创新的多语言音素表示预训练模型,专为文本转语音(TTS)系统设计。基于BERT-base架构,该模型利用RoBERTa方法对近100种语言的3.3亿音素级句子进行训练。研究显示,将XPhoneBERT用作输入音素编码器能够显著增强神经TTS模型的自然度和韵律表现,同时在训练数据有限的情况下也能生成高质量语音。这一模型支持广泛的语言,并可通过transformers库便捷集成。
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