bert-base-turkish-128k-uncased

土耳其BERTurk无标记语言模型

机器学习 Github 模型开源项目 BERTurk Huggingface 数据库土耳其语自然语言处理

土耳其BERTurk模型由德国巴伐利亚州立图书馆的MDZ团队开发，并得到土耳其NLP社区的支持。此无标记BERT模型使用包含土耳其语OSCAR语料库、维基百科、OPUS语料库及Kemal Oflazer提供的语料进行训练，总语料量为35GB。模型在Google的TPU v3-8上通过TensorFlow Research Cloud训练了200万步，词汇量为128k，目前支持PyTorch-Transformers。

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介绍相关项目

bert-large-portuguese-cased - BERT大规模预训练模型助力巴西葡萄牙语NLP任务

BERTGithubHuggingface开源项目模型神经网络自然语言处理葡萄牙语预训练模型

bert-large-portuguese-cased是一个专为巴西葡萄牙语开发的BERT预训练模型。该模型在命名实体识别、句子相似度和文本蕴含等多项NLP任务中表现出色。模型提供Base和Large两种版本，参数量分别为1.1亿和3.35亿。它支持掩码语言建模和BERT嵌入生成，为巴西葡萄牙语NLP研究奠定了坚实基础。

bert-base-multilingual-cased-finetuned-langtok - 基于多语言BERT的语言识别模型实现99.03%准确率

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这是一个基于bert-base-multilingual-cased的语言识别微调模型。模型在评估集上的准确率为99.03%，F1分数达到0.9087。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器，经过3轮训练完成。开发框架使用Transformers 4.44.2和PyTorch 2.4.1，可应用于语言识别相关任务。

bert-base-spanish-wwm-cased - 基于大规模语料库训练的西班牙语BERT模型

BETOGithubHuggingface基准测试开源项目模型自然语言处理西班牙语预训练模型

BETO是一个基于大规模西班牙语语料库训练的BERT模型，采用全词遮蔽技术，提供uncased和cased两个版本。在词性标注、命名实体识别和文本分类等多项西班牙语基准测试中，BETO表现优于多语言BERT。研究者可通过Hugging Face Transformers库轻松使用该模型，为西班牙语自然语言处理研究和应用提供有力支持。

bert-base-thai-upos - 基于泰语维基百科预训练的BERT词性标注与依存分析模型

BERTGithubHuggingfaceWikipedia依存句法分析开源项目模型泰语词性标注

bert-base-thai-upos是一个在泰语维基百科语料上预训练的BERT模型，专注于词性标注和依存句法分析。该模型采用通用词性（UPOS）标签集，可通过Transformers库或esupar工具轻松集成。它为泰语自然语言处理任务提供了可靠的基础，尤其适合需要精确词性和句法信息的应用场景。研究人员和开发者可以利用这一模型来增强泰语文本分析能力。

opus-mt-tc-big-tr-en - OPUS-MT 项目开源的土耳其语-英语神经机器翻译模型

GithubHuggingfaceOPUS-MTtransformer土耳其语开源项目机器翻译模型英语

opus-mt-tc-big-tr-en 是 OPUS-MT 项目开发的土耳其语到英语神经机器翻译模型。该模型基于 Marian NMT 框架训练，并转换为 PyTorch 格式以兼容 Hugging Face transformers 库。在多个测试集上表现优异，Tatoeba 测试集上 BLEU 分数达 57.6。模型采用 transformer-big 架构，使用 OPUS 和 Tatoeba Challenge 数据训练，为研究人员和开发者提供了高质量的开源翻译工具。

bert-base-dutch-cased - 荷兰语BERT预训练模型，适用于多任务自然语言处理

BERTjeGithubGroNLPHuggingfaceUniversity of Groningen开源项目模型荷兰语模型预训练模型

BERTje是一个由格罗宁根大学开发的荷兰语BERT预训练模型，目前托管于GroNLP组织。该模型保持原有权重，支持文本分析和自然语言处理，满足不同任务需求。BERTje在荷兰语相关应用中表现出色，提供高效的语言处理能力。

ruBert-base - 专为俄语遮蔽填充任务优化的Transformer预训练语言模型

GithubHuggingfacePyTorchTransformersruBert开源项目模型自然语言处理语言模型

ruBert-base是一个专为俄语遮蔽填充任务优化的预训练语言模型。该模型基于Transformer架构，由SberDevices团队开发，采用BPE分词器，词典大小12万token，模型参数量1.78亿。模型使用30GB训练数据，是俄语自然语言处理领域的重要研究成果。ruBert-base遵循Apache-2.0许可证，为俄语NLP应用提供了强大的基础支持。

bert-base - KLUE BERT base为韩语自然语言处理提供强大支持

BERTGithubHuggingfaceKLUE开源项目模型自然语言处理语言模型韩语

KLUE BERT base是一个专门针对韩语自然语言处理任务的预训练模型。它基于62GB多样化韩语语料库训练，采用创新的形态素子词分词技术。在KLUE基准测试中，该模型在主题分类、语义相似度和命名实体识别等多项任务上展现出优异性能。此外，研究团队也注重解决数据偏见和隐私保护问题，为韩语NLP领域提供了重要工具。

bert-base-parsbert-ner-uncased - ParsBERT-NER：高性能波斯语命名实体识别模型

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ParsBERT-NER是一个专门用于波斯语命名实体识别的预训练模型。该模型基于BERT架构，在ARMAN和PEYMA数据集上进行微调，支持识别组织、地点、人名等多种实体类型。在多个波斯语NER基准测试中，ParsBERT-NER展现出卓越性能，F1分数最高达98.79%。研究人员和开发者可通过Hugging Face Transformers库轻松使用这一模型进行波斯语自然语言处理任务。

gbert-base - 基于维基百科训练的高性能德语BERT预训练模型

BERTGithubHaystackHuggingface开源项目德语模型机器学习模型自然语言处理

gbert-base是一款德语BERT预训练模型，由原始German BERT与dbmdz BERT团队于2020年10月联合发布。模型使用维基百科、OPUS和OpenLegalData数据集进行训练，在GermEval18和GermEval14基准测试中取得了显著优于前代模型的性能表现。作为开源项目，该模型采用MIT许可证，可用于多种德语自然语言处理应用场景。

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