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sup-SimCSE-VietNamese-phobert-base

越南语句向量生成与对比学习模型

该项目开发了一个越南语句向量生成模型,通过有监督和无监督学习方法进行训练。模型整合了SimCSE和PhoBERT技术,能够准确理解和表示越南语句的语义信息。开发者可以通过sentence-transformers或transformers库快速集成使用,支持文本分词和向量编码等核心功能。模型规模达到1.35亿参数。

vinai-translate-vi2en-v2 - 精确的越南语与英语神经翻译模型
GithubHuggingfaceVinAI Translate开源项目模型神经机器翻译英语语言翻译越南语
VinAI Translate是一个实现越南语和英语互译的神经机器翻译系统,以其创新架构和优异的实验结果,受到业界关注。研究人员可通过项目主页获取更多信息,并在使用时引用相关论文。
ner-vietnamese-electra-base - ELECTRA基础越南语命名实体识别模型
ELECTRAGithubHuggingface命名实体识别开源项目模型深度学习自然语言处理越南语
该越南语命名实体识别模型利用ELECTRA预训练架构,并在VLSP 2018数据集上进行了微调。模型在评估集上展现出优秀性能,F1分数达92.14%。它能够有效识别越南语文本中的位置、组织和人名等实体类型。模型通过Transformers库提供,便于集成到各类越南语自然语言处理应用中。
PhoRanker - 先进的越南语文本排序模型
GithubHuggingfacePhoRankertransformers开源项目文本排序模型自然语言处理跨编码器
PhoRanker是一款专门针对越南语文本排序的交叉编码器模型。在MS MMarco Passage Reranking - Vi - Dev数据集上,该模型在NDCG@10和MRR@10等重要指标方面表现优异。PhoRanker兼容sentence-transformers和transformers库,提供了便捷的使用方法和预处理步骤。模型不仅性能卓越,还能保持每秒处理15个文档的高效率。对于需要进行越南语文本排序的应用场景,PhoRanker是一个值得考虑的选择。
opus-mt-vi-en - 基于Transformer架构的越南语英语双向翻译模型
EnglishGithubHuggingfaceOPUSTatoeba-ChallengeVietnamese开源项目机器翻译模型
opus-mt-vi-en是一个基于transformer-align架构的越南语-英语机器翻译模型。该模型在Tatoeba测试集上实现了42.8的BLEU分数和0.608的chrF分数。模型采用normalization和SentencePiece进行预处理,支持越南语和英语间的双向翻译。用户可通过官方链接获取模型权重和测试数据集。
vinai-translate-en2vi-v2 - VinAI开发的越南语-英语双向神经机器翻译系统
GithubHuggingfaceVinAI Translate开源项目机器翻译模型自然语言处理英语越南语
VinAI开发的越南语-英语双向神经机器翻译系统,提供了两个预训练模型,分别用于越南语到英语和英语到越南语的翻译。系统采用神经网络架构,致力于提高翻译质量。研究人员可通过引用相关论文了解更多技术细节和实验结果。该项目为跨语言交流和自然语言处理研究提供了有价值的资源。
vietTTS - 开源越南语文本转语音系统
GithubHiFiGANTTS开源项目语音合成越南语预训练模型
vietTTS是一个开源的越南语文本转语音系统,集成了持续时间模型、声学模型和HiFiGAN声码器。项目提供预训练模型、数据处理工具、训练脚本和合成接口,便于研究和开发。包含详细文档,涵盖安装、数据准备和模型训练,对越南语语音合成技术发展具有参考价值。项目提供在线演示和音频样例,直观展示效果。目前项目已停止更新,新版本已迁移至LightSpeed项目,其中包含新的男声模型。
vixtts-demo - 专注越南语的开源文本转语音工具
GithubHugging FaceviXTTS开源项目文字转语音语音克隆越南语
viXTTS是一个开源的文本转语音工具,基于XTTS-v2.0.3模型,主要针对越南语进行优化。该工具使用viVoice数据集微调,支持高质量声音克隆。用户可通过Hugging Face在线体验或在本地Ubuntu/WSL2系统运行。虽然重点优化越南语,但也支持其他语言尝试。项目提供详细的安装和使用说明,便于研究者和开发者使用。
underthesea - 越南语自然语言处理开源工具包
GithubPythonUnderthesea开源开源项目文本分类越南自然语言处理
越南语自然语言处理开源 Python 工具包,提供简便的 API 和预训练模型,支持词语分割、词性标注、命名实体识别、文本分类和依存句法分析。工具包遵循 GNU 通用公共许可证 v3.0,包含数据集和教程,适用于科研和开发。最新版本支持 LLMs 和基于提示的文本分类功能,用户可以通过 pip 安装。教程涵盖从句子分割到情感分析和语言检测等多种功能。
unsup-simcse-bert-base-uncased - 无监督对比学习的BERT句向量提取模型
BERTGithubHuggingfaceSimCSE句子嵌入开源项目模型特征提取自然语言处理
Princeton NLP小组开发的SimCSE模型采用BERT架构和无监督对比学习方法,通过英文维基百科数据训练而成。该模型能够有效提取文本特征,在保持语义对齐的同时优化了向量分布,主要应用于句子相似度计算和自然语言处理任务。
nq-distilbert-base-v1 - 句子向量化提升语义搜索与聚类效率
GithubHuggingfaceTransformersentence-transformers句子嵌入句子相似度开源项目模型模型评估
nq-distilbert-base-v1模型以sentence-transformers为基础,将句子和段落转换为768维向量,以支持聚类和语义搜索任务。通过安装sentence-transformers库可轻松使用,具备丰富的使用选项,包括通过HuggingFace Transformers实现上下文嵌入和均值池化等应用,广泛适用于文本相似性评估、内容聚类和语义检索等自然语言处理任务,提供可靠性能与灵活应用场景。
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