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基于DistilRoBERTa的多分类攻击性和仇恨言论检测模型

这是一个基于DistilRoBERTa-base的预训练模型,专门用于多分类攻击性和仇恨言论检测。该模型在原创数据集上进行微调,准确率达到94.50%。项目提供了Hugging Face上的数据集和演示空间,以及GitHub上的训练notebook。这为研究人员和开发者提供了一个高效工具,用于识别和分类在线有害内容。

BERTopic - 高效的Transformers主题建模,支持多种模式
BERTopicGithubPythonc-TF-IDFtransformers主题建模开源项目
BERTopic是一种利用Transformers和c-TF-IDF进行主题建模的技术,能够生成易于解释的密集主题聚类,同时保留关键词描述。该项目支持多种主题建模方法,如有监督、半监督和无监督模式,具有模块化和高扩展性。丰富的可视化功能和多种表示方法进一步支持深入分析。BERTopic还兼容多种嵌入模型,并支持多语言处理,适应不同应用场景。
transformers-tutorials - Transformers模型在自然语言处理中的应用教程
BERTGithubHugging FaceNLPPyTorchTransformers开源项目
本项目提供了关于如何使用Transformers模型在自然语言处理任务中进行精细调优的详细教程,包括文本分类、情感分析、命名实体识别和摘要生成等案例。教程旨在帮助用户掌握应用最新NLP技术的技巧,并提供配套的Python代码示例和工具指南。
Multimodal-Toolkit - 通用多模态数据与文本特征融合工具包
GithubHuggingFace TransformersMultimodal TransformersPython分类任务回归任务开源项目
一个用于分类和回归任务的工具包,结合HuggingFace Transformers的文本特征与表格数据,生成多模态特征以提高模型性能。该工具包支持多种模型和组合方法,提供详尽的示例和数据集,包括BERT、ALBERT等模型,以及电商评论、Airbnb数据和宠物领养预测等实际应用。
Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型
此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色,支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。
models - 探索最先进的机器学习模型与技术
GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理
ONNX Model Zoo是一个开源平台,汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型,涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具,加速机器学习技术的应用和发展。此外,ONNX Model Zoo支持多种框架和工具,通过共同的文件格式和操作集,促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任,含有诸如图像分类、对象检测等主要模型,并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求,使其既适应初学者也满足专业人士的需求。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
vocab-coverage - 中文语言模型识字率与词向量分布分析
BERTERNIEGithub中文认知开源项目词向量语言模型
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。
awesome-pretrained-chinese-nlp-models - 中文NLP预训练模型综合资源平台
Github中文NLP多模态模型大模型开源模型库开源项目预训练语言模型
awesome-pretrained-chinese-nlp-models提供多种中文自然语言处理预训练模型,涵盖基础大模型、对话型模型和多模态模型等。该平台不仅包括各模型的详细介绍、技术文档和下载链接,还定期更新,为研究人员和开发者提供全面的中文NLP资源。
DeepMoji - 情感分析模型,基于12亿推文训练,支持迁移学习与多情感预测
DeepMojiGithubKerastorchMoji开源项目情感分析机器学习
DeepMoji是一个情感分析模型,基于12亿推文数据训练,可通过迁移学习在多种情感任务中表现出色。项目包含代码示例和预训练模型,兼容Python 2.7和Keras框架,适用于情感预测和文本编码。还提供了PyTorch实现,用户可使用不同模块进行数据处理、模型微调和测试。
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