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bert-base-turkish-128k-uncased

土耳其BERTurk无标记语言模型

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。

indobert-base-uncased - 印尼语BERT模型提升NLP任务表现
GithubHuggingfaceIndoBERT印尼语句法分析开源项目情感分析模型语言模型
IndoBERT是为印尼语开发的BERT模型,经过2.4百万步的训练,使用了超过2.2亿字的数据来源于印尼维基百科与新闻和网络语料库。该模型在词性标注、命名实体识别等印尼语NLP任务中表现优异,表现高于其他模型。IndoBERT的卓越性能在印尼语基准测试IndoLEM中得到验证,并可通过transformers库加载使用。
bert-base-french-europeana-cased - 基于欧洲数字图书馆的法语BERT模型
BERTEuropeanaGithubHugging FaceHuggingface开源项目模型法语自然语言处理
bert-base-french-europeana-cased是基于欧洲数字图书馆法语语料库训练的BERT模型。该模型使用63GB数据,包含110亿个标记,主要涵盖18-20世纪文本。在历史命名实体识别等任务中表现优异,可通过Hugging Face加载使用。此模型为处理历史法语文本提供了有力的语言理解支持。
bert_uncased_L-4_H-256_A-4 - 精简BERT模型系列适用于计算资源受限场景
BERTGithubHuggingface开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理迁移学习
bert_uncased_L-4_H-256_A-4是BERT模型系列中的一款,专为计算资源受限环境设计。该模型保留了标准BERT架构和训练目标,但规模更小。它可进行常规微调,在知识蒸馏中表现尤佳。此项目旨在支持资源有限的机构开展研究,并鼓励探索创新方向,而非单纯扩大模型规模。
bert-base-arabic-camelbert-mix-ner - 基于CAMeLBERT Mix的阿拉伯语命名实体识别模型
CAMeLBERT-MixGithubHuggingface命名实体识别开源项目模型自然语言处理阿拉伯语预训练模型
这是一个基于CAMeLBERT Mix模型微调的阿拉伯语命名实体识别模型。该模型使用ANERcorp数据集进行训练,能够识别阿拉伯语文本中的地点等命名实体。用户可通过CAMeL Tools或Transformers pipeline轻松调用。模型在多项自然语言处理任务中表现优异,尤其适合处理现代标准阿拉伯语文本。
beto - 西班牙语BERT模型:BETO
BERTBETOGithub开源项目模型西班牙语语料库
此页面介绍了一个基于大型西班牙语语料库训练的BERT模型BETO,提供无区分大小写和区分大小写的Tensorflow和Pytorch版本。BETO应用全词掩蔽技术,在多项西班牙语基准测试中表现优异,并与多语言BERT及其他模型进行了对比。用户可以在HuggingFace Model Repository下载BETO模型,并通过HuggingFace Transformers库轻松使用。此外,页面还包含示例代码和引用信息。
UltraFastBERT - 指数级加速的BERT语言模型训练与推理方案
BERTGithubUltraFastBERT开源项目机器学习神经网络语言模型
UltraFastBERT是一个开源项目,旨在通过创新的快速前馈(FFF)层设计实现BERT语言模型的指数级加速。项目提供了完整的训练代码,以及在CPU、PyTorch和CUDA平台上的高效实现。包含训练文件夹、各平台基准测试代码,以及UltraFastBERT-1x11-long模型的配置和权重,可通过HuggingFace轻松加载使用。研究人员可以方便地复现结果,并进一步探索该突破性技术在自然语言处理领域的广泛应用潜力。
BERTweet - 专为英语推文预训练的大规模语言模型,助力自然语言处理
BERTweetCOVID-19GithubRoBERTa开源项目英文推文语言模型
BERTweet是首个专为英语推文预训练的公共语言模型,基于RoBERTa预训练程序,使用850M条推文数据进行训练,包含普通推文和疫情相关推文。BERTweet提供多种预训练模型,能够无缝集成于transformers和fairseq框架,支持情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务,为研究和应用提供有力支持。
BertWithPretrained - 基于PyTorch实现的BERT模型及相关下游任务
BERTGithubPyTorchTransformer中文文本分类开源项目英文文本分类
该项目基于PyTorch实现了BERT模型及其相关下游任务,详细解释了BERT模型和每个任务的原理。项目支持分类、翻译、成对句子分类、多项选择、问答和命名实体识别等任务,涵盖中文和英语的自然语言处理。此外,项目还含有丰富的数据集和预训练模型配置文件。
bert4torch - 基于PyTorch开发的自然语言处理工具
Githubbert4torch功能开源项目快速上手模型预训练权重
bert4torch是一个基于PyTorch开发的自然语言处理工具。支持包括BERT、RoBERTa、GPT在内的多种预训练模型,适用于广泛NLP任务。提供丰富示例及详尽文档,助力快速实施项目。特包高级功能如大模型推理,极致满足专业需求,是NLP领域的首选工具库。
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。
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