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

MeaningBERT - 智能评估句子间语义保留的自动化指标

GithubHuggingfaceMeaningBERT开源项目机器学习模型模型自然语言处理评估指标语义保留

MeaningBERT是一种创新的自动化指标，用于评估句子间的语义保留程度。该工具基于先进的自然语言处理技术，其评估结果与人类判断高度相关。MeaningBERT不仅可用于评估任务，还支持进一步训练和微调。在相同句子和无关句子的测试中，MeaningBERT展现了卓越的表现，凸显了其在语义评估方面的可靠性和准确性。研究人员和开发者可通过HuggingFace平台便捷地使用MeaningBERT进行模型训练或评估工作。

Xwin-LM-7B-V0.2 - 优化大语言模型对齐技术，显著提升性能

AlpacaEvalGithubHuggingfaceXwin-LM大语言模型对齐技术开源项目强化学习模型

Xwin-LM项目开发并开源大语言模型对齐技术，涵盖监督微调、奖励模型等多种方法。基于Llama2构建的版本在AlpacaEval评测中表现卓越，超过GPT-4。最新的Xwin-LM-7B-V0.2和13B-V0.2在与GPT-4的比较中分别达到59.83%和70.36%胜率。项目不断更新以提高模型的稳定性和可重复性。

bert_score - 先进的自然语言生成评估工具

BERTScoreGithub开源项目文本生成评估机器学习自然语言处理预训练模型

BERTScore是一种创新的自然语言生成评估工具，基于BERT预训练模型的上下文嵌入技术。它通过计算候选句和参考句中单词的余弦相似度，得出精确度、召回率和F1分数。研究表明，BERTScore在句子级和系统级评估中与人工判断具有高度相关性。该项目支持130多种预训练模型，适用于多种语言的文本生成评估。BERTScore提供Python接口和命令行工具，操作简便，是自然语言处理领域的有力辅助工具。

bert-large-cased - 大规模双向Transformer预训练英语语言模型

BERTGithubHuggingface开源项目文本分类模型深度学习自然语言处理预训练模型

bert-large-cased是一个在大规模英语语料库上预训练的Transformer模型，采用掩码语言建模和下一句预测任务。模型包含24层、1024隐藏维度、16个注意力头和3.36亿参数，适用于序列分类、标记分类和问答等下游NLP任务。在SQuAD和MultiNLI等基准测试中表现优异。

NLP-Interview-Notes - 自然语言处理面试全攻略与实战技巧

GithubNLP事件抽取信息抽取关系抽取命名实体识别开源项目

该项目汇总了自然语言处理（NLP）领域的常见面试题和详细解析，包括信息抽取、命名实体识别、关系抽取、事件抽取等方面的内容。项目内容涵盖了对隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场以及深度学习结合CRF等算法的详细分析，帮助学习者掌握算法原理和实际应用。此外，还提供了各类实战技巧和常见问题的解决方法，全面助力NLP面试准备。

xlm-roberta-large-ner-spanish - 基于XLM-Roberta-large的高性能西班牙语命名实体识别模型

CoNLL-2002GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别开源项目模型自然语言处理西班牙语

xlm-roberta-large-ner-spanish是一个基于XLM-Roberta-large模型微调的西班牙语命名实体识别(NER)模型。该模型在CoNLL-2002数据集的西班牙语部分上训练，在测试集上实现了89.17的F1分数，展现出优秀的性能。此模型能够有效识别文本中的人名、地名、组织机构等命名实体，为西班牙语自然语言处理任务提供了有力工具。

ESG-BERT - ESG-BERT模型提升可持续投资领域的文本分析能力

BERT模型ESG-BERTGithubHuggingface可持续投资开源项目文本挖掘模型自然语言处理

ESG-BERT是针对可持续投资领域优化的BERT模型。在非结构化文本数据上的训练使其在下一句预测和掩码语言建模任务中表现出色。文本分类任务中，ESG-BERT的F1分数达0.90，超越通用BERT模型和传统机器学习方法。这一模型为可持续投资领域的自然语言处理任务提供了有力支持，显著提升了ESG相关文本分析效果。

LLMsNineStoryDemonTower - 大语言模型全面学习路径从入门到实战进阶

ChatGLM3GithubLLMs开源模型开源项目微调自然语言处理

LLMsNineStoryDemonTower项目提供全面的大语言模型学习资源，涵盖NLP基础到高级应用的九个层次。内容包括ChatGLM、Baichuan、Llama2等主流模型实践，以及模型微调、推理加速和多模态应用等进阶主题。该项目为学习者构建了从理论到实践的完整大语言模型学习路径。

deberta-xlarge-mnli - 高性能自然语言处理模型面向多任务学习优化

BERTDeBERTaGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理

DeBERTa-xlarge-mnli是一个经过MNLI任务微调的大型语言模型。该模型采用解耦注意力机制和增强型掩码解码器，在多项NLU任务中表现优异。它在SQuAD、GLUE基准测试等任务上的成绩超越了BERT和RoBERTa，为复杂的自然语言理解应用提供了强大支持。

chatglm2-6b - 性能升级的开源中英双语对话模型

ChatGLM2-6BGithubHuggingface人工智能对话模型开源开源项目模型自然语言处理

ChatGLM2-6B是ChatGLM-6B的升级版本，作为开源中英双语对话模型，它在性能、上下文长度和推理效率方面都有显著提升。经过1.4T标识符预训练，ChatGLM2-6B在多个数据集上表现优异，支持32K上下文长度，推理速度提高42%。此外，该模型采用更开放的协议，允许免费商业使用，为自然语言处理领域提供了强大的开源工具。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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