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twitter-roberta-large-hate-latest

增强的多类别仇恨言论检测模型

此RoBERTa-large模型基于154M推文数据进行训练,并在SuperTweetEval数据集上进行微调,以实现仇恨言论的多类别分类检测。模型能够准确识别多种仇恨类型,包括性别、种族和宗教等,为社交媒体内容管理提供支持。

quora-roberta-base - 基于RoBERTa的Quora问题重复识别跨编码器
GithubHuggingfaceQuora开源项目文本分类模型跨编码器重复问题问题检测
该跨编码器模型基于RoBERTa-base架构,专为识别Quora平台上的重复问题而设计。通过SentenceTransformers框架训练,模型能为问题对预测0-1范围内的相似度分数。虽然在Quora重复问题数据集上表现出色,但仅适用于检测语义相近的问题,不适合评估一般性相似度。模型集成简便,几行代码即可在项目中实现。
pretraining-with-human-feedback - 基于人类偏好预训练的语言模型代码库
GithubHugging Facetoxicity人类偏好多任务开源项目预训练
该项目为根据人类偏好预训练语言模型提供了一套基于Hugging Face Transformers和wandb的工具。项目实现了五种预训练目标,通过对训练数据注释并使用这些目标函数提升模型性能,包括毒性检测和隐私信息识别等任务。项目还提供详细的配置文件和评估方式指导。
deberta-large-mnli - 基于DeBERTa架构的MNLI微调大型语言模型
BERTDeBERTaGithubHuggingface开源项目模型模型性能注意力机制自然语言处理
DeBERTa-large-mnli是一个针对MNLI任务微调的大型语言模型,基于DeBERTa架构开发。该模型采用解耦注意力机制和增强型掩码解码器,在多数自然语言理解任务中表现优于BERT和RoBERTa。在SQuAD和GLUE等基准测试中,DeBERTa-large-mnli展现出优异性能。这个模型适用于各种自然语言理解应用,可为NLP研究提供有力支持。
roberta-base-nli-mean-tokens - RoBERTa句子嵌入模型实现文本向量化映射
GithubHuggingfaceRoBERTasentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义相似度
roberta-base-nli-mean-tokens是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型,可将文本映射至768维向量空间。该模型基于RoBERTa架构,采用平均池化策略,适用于聚类和语义搜索等任务。虽然已被更新的模型取代,但其实现方法仍有参考价值。开发者可通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库轻松使用该模型生成文本嵌入。
stsb-roberta-base - RoBERTa基础句子转换模型用于语义分析和文本聚类
GithubHuggingfaceRoBERTasentence-transformers开源项目模型特征提取自然语言处理语义相似度
stsb-roberta-base是一个基于RoBERTa的句子转换模型,能将文本映射到768维向量空间。该模型支持语义搜索和文本聚类等任务,使用方便,可快速生成句子嵌入。尽管在某些基准测试中表现不错,但官方已将其标记为过时模型,不建议在生产环境中使用。
multilingual-e5-large - 大规模多语言文本编码模型,适用于多种NLP任务
GithubHuggingfacemultilingual-e5-large多语言支持开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
multilingual-e5-large是一个支持100多种语言的大规模文本编码模型。该模型在文本分类、检索、聚类和语义相似度等多项自然语言处理任务中表现优异。基于Transformer架构,它能够生成高质量的多语言文本嵌入,适用于各种跨语言NLP应用。在MTEB基准测试中,该模型展现了出色的多语言和多任务处理能力。
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。
roberta-base-squad2 - 使用SQuAD 2.0数据集微调的RoBERTa英文抽取式问答模型
GithubHaystackHuggingfaceRoBERTaSQuAD开源项目模型自然语言处理问答系统
roberta-base-squad2是一个基于RoBERTa模型,在SQuAD 2.0数据集上微调的英文抽取式问答模型。它在SQuAD 2.0验证集上达到79.87%的精确匹配率和82.91%的F1分数。此模型能处理包括无答案问题在内的多种问答任务,适合构建高效问答系统。开发者可通过Haystack或Transformers库便捷地集成该模型进行问答应用开发。
hubert-xlarge-ls960-ft - 采用大规模LibriSpeech数据集微调的HuBERT模型,展示前沿语音识别性能
GithubHubertHuggingface开源项目模型聚类自动语音识别自监督学习语音表示学习
HuBERT模型通过LibriSpeech数据集上的960小时微调,提供准确的自动语音识别功能。解决大声单元处理、无词汇表和声单元长度可变等挑战,并在多项基准测试中与wav2vec 2.0性能相当或更优。通过自监督学习和离线聚类,得益于1B参数模型,显著降低了错误率,成为语音识别的关键突破方法。
bert-base-multilingual-uncased - BERT多语言预训练模型支持102种语言的自然语言处理
BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练
bert-base-multilingual-uncased是基于102种语言的维基百科数据预训练的BERT模型。它采用掩码语言建模进行自监督学习,可支持多语言自然语言处理任务。该模型不区分大小写,适用于序列分类、标记分类和问答等下游任务。通过在大规模多语言语料库上预训练,模型学习了多语言的双向语义表示,可通过微调适应特定任务需求。
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