lm-ner-linkedin-skills-recognition

LinkedIn技能识别的深度学习模型

训练评价 lm-ner-linkedin-skills-recognition 模型 Github 开源项目精度 Huggingface

该模型通过对distilbert-base-uncased进行LinkedIn领域的微调，展示出高效的技能识别性能。在评估集上，它达到了高精度（0.9119）、召回率（0.9312）和F1值（0.9214），准确率更是高达0.9912，适用于需要高可靠性技能识别的场景。

Huggingface

介绍相关项目

DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力

DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型

DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。

bge-base-en-v1.5 - 增强文本处理能力的多任务学习模型

GithubHuggingfacesentence-transformers分类句子相似性句子聚类开源项目模型特征提取

bge-base-en-v1.5模型通过多任务学习优化自然语言处理技术，覆盖分类、检索、聚类和重排任务。在多个MTEB数据集上表现优异，例如在亚马逊情感分类任务中达到93.39%的准确率，在AskUbuntu重排任务中MRR达到74.28%。该模型具有MIT开源许可，适用于多种英语任务，为研究人员和开发者提供有效支持。

fineweb-edu-classifier - 基于深度学习的网页教育内容智能分类系统

FineWeb-EduGithubHuggingface开源项目教育内容分类数据集过滤机器学习模型模型网页质量评估

FineWeb-Edu classifier是一款基于Snowflake-arctic-embed模型的网页教育内容智能分类系统。该系统通过450,000个LLama3-70B-instruct模型标注的样本进行训练，能够对网页内容的教育价值进行0-5分的评估。在二元分类任务中，系统达到了82%的F1分数，为教育资源的筛选和管理提供了高效工具。尽管在特定领域存在一定局限性，但该系统为自动化筛选优质教育资源开辟了新途径，有望推动在线教育内容的质量提升。

emotion_text_classifier - DistilRoBERTa微调的多类情感分析模型

DistilRoBERTaGithubHuggingface开源项目情感分类机器学习模型深度学习自然语言处理

这是一个基于DistilRoBERTa微调的情感分类模型，能够识别文本中的七种情绪，包括六种基本情绪和一种中性情绪。模型在《老友记》剧本数据集上进行了微调，特别适合分析电视剧和电影的对话文本。支持的情绪标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶，为自然语言处理中的情感分析任务提供了实用工具。

ner-german - 德语命名实体识别模型集成Flair嵌入和LSTM-CRF技术

FlairGithubHuggingface命名实体识别序列标注开源项目德语模型自然语言处理

这是一个德语命名实体识别(NER)模型，基于Flair框架开发。模型可识别文本中的人名、地名、组织名和其他专有名词，在CoNLL-03德语修订版数据集上F1分数达87.94%。采用Flair嵌入和LSTM-CRF技术，提供高精度的德语NER功能。该模型易于使用，只需几行Python代码即可集成到NLP项目中。

KnowLM - 支持数据处理、模型预训练、微调及知识增强的LLM框架

GithubKnowLMNLP大模型开源项目深度学习知识增强

该框架提供大型语言模型的数据处理、预训练和微调功能，包含ZhiXi、OneKE等知名模型，并具备指令处理、知识增强和幻觉检测等模块。框架持续优化，适用于信息提取和知识增强，简化语言模型的训练与应用。所有模型权重和数据集均在HuggingFace上可获得，整合EasyInstruct、EasyDetect和EasyEdit模块，提升知识推理与交互能力。

ner-french - 法语命名实体识别的开源Flair模型

FlairGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型法语自然语言处理

这是一个基于Flair框架的法语命名实体识别开源模型。它可识别人名、地点、组织和其他四类实体，采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构，在WikiNER数据集上F1分数达90.61%。开发者可通过Python和Flair库便捷地使用该模型进行法语文本的命名实体识别。模型支持简单的加载方式，适用于各种法语自然语言处理任务。

Product-Name-NER-model - 繁体中文商品名称属性识别模型

GithubHuggingfaceNER命名实体识别商品名称属性提取开源项目模型繁体中文

这是一个针对繁体中文商品名称的命名实体识别（NER）模型，可识别16种商品属性，如品牌、名称和颜色等。模型在容量、重量和颜色识别方面表现尤为出色，总体F1-score达到0.7807。该工具可应用于电子商务、产品分析和搜索优化等领域，有助于提升相关数据处理的效率。

Large-Language-Model-Notebooks-Course - 提供了实用的OpenAI与Hugging Face模型操作经验

GithubHugging FaceLangChainLarge Language ModelsOpenAI开源项目项目

该课程为学习者提供了实用的OpenAI与Hugging Face模型操作经验。内容覆盖从聊天机器人、代码生成等基技术到结构化大型项目实操，适合企业技术人员和个人开发者。

GLiNER - 通用轻量级命名实体识别模型

BERTGLiNERGithub命名实体识别开源项目机器学习自然语言处理

GLiNER是一个通用轻量级的命名实体识别模型,采用双向转换器编码器架构。它能识别任意类型的实体,填补了传统NER模型和大型语言模型之间的空白。GLiNER具有灵活性高、体积小、效率高的特点,适用于资源受限的场景。该模型支持自定义实体类型,可应用于信息提取、文本分类等多种自然语言处理任务。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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