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

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Awesome-LLM-in-Social-Science - 大型语言模型在社会科学中的评估与应用研究

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本项目收集了关于大型语言模型(LLMs)在社会科学领域的评估和应用研究论文。内容涉及LLMs的价值观、人格、道德、观点和能力评估，以及其在社会科学工具改进、模拟和对齐方面的应用。项目还包括相关主题的综述和观点文章，为研究人员提供LLMs在社会科学中应用的全面概览。

distilbert-base-uncased - 紧凑高效的语言模型，提升下游任务处理速度

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DistilBERT是一种高效的Transformers模型，比原始BERT更小更快，适合快速推理的下游任务。通过自监督预训练，它支持掩码语言建模和句子预测。主要用于全句任务如分类和问答，尽管继承了部分原模型偏见。在海量公开数据的支持下，DistilBERT在多种任务中表现优异，兼顾性能和速度。可在模型中心查看微调版本。

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quote-model-delta - DistilBERT微调的高性能文本分类模型

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awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具

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该项目列出了多个优秀的开源项目和应用，均与Hugging Face库集成，为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库，提升自然语言处理任务的效率和效果。

vocab-coverage - 中文语言模型识字率与词向量分布分析

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该项目分析了多种语言模型的中文识字率与词向量分布情况，通过字符集分类和词向量空间分布的研究，了解模型在处理中文字符时的认知能力。涵盖了BERT、ERNIE、roBERTa等模型的对比，以及不同字符集的识字判定，为后续的模型评估和改进提供了参考。

all-MiniLM-L6-v2 - 高性能句子嵌入模型实现多种NLP任务

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all-MiniLM-L6-v2是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型。它能将文本映射至384维向量空间,在超11亿对句子上微调而成。该模型适用于语义搜索、聚类等多种NLP任务,采用对比学习方法生成高质量嵌入。通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库,可轻松集成到各类应用中。在多项基准测试中,all-MiniLM-L6-v2展现出优异性能。

FLASK - 细粒度语言模型评估框架

FLASKGithub对齐评估开源项目技能集细粒度分析语言模型评估

FLASK是一个开源的语言模型评估框架，采用细粒度的实例级技能集作为评估指标。该框架提供任务无关的评估协议，包含模型推理、GPT-4评估和结果分析功能。FLASK还具备自动元数据标注能力，可标注领域、技能集和难度级别。项目包含详细使用说明和在线演示，为语言模型评估提供全面解决方案。

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