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PhoBERT

为越南语自然语言处理带来革新

PhoBERT自然语言处理预训练语言模型越南语transformersGithub开源项目

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。

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bert-base-finnish-cased-v1是一个针对芬兰语优化的BERT模型。它使用超过30亿个芬兰语标记和50,000个自定义词片进行预训练，显著提高了芬兰语词汇覆盖率。在文档分类、命名实体识别和词性标注等任务中，该模型的表现超越了多语言BERT，为芬兰语自然语言处理领域带来了显著进步。
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