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pytorch-bert-crf-ner

PyTorch实现的BERT-CRF韩文命名实体识别器

该项目是一个用PyTorch实现的BERT和CRF结合的韩文命名实体识别器,适用于PyTorch v1.2及Python 3.x环境。通过实际案例和详细日志展示该识别器的使用方法及其高效的韩文命名实体识别能力。借助于SKTBrain的KoBERT模型,本项目实现了容易上手的BERT-CRF命名实体识别系统。

ko-sbert-nli - 基于SBERT架构的韩语语义相似度模型实现文本向量化
GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本嵌入模型自然语言处理语义搜索韩语模型
该模型基于sentence-transformers框架,将韩语文本转化为768维向量。经KorNLI数据集训练,在KorSTS评估中获83.16%相关性。适用于句子编码、语义搜索和文本聚类,支持Python接口和pip安装。
distilbert-base-multilingual-cased-ner-hrl - DistilBERT微调的10语种命名实体识别模型
DistilBERTGithubHugging FaceHuggingface命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理
这是一个基于DistilBERT微调的多语言命名实体识别模型,支持10种高资源语言。模型能够识别位置、组织和人名实体,适用于阿拉伯语、德语、英语等多种语言。它使用各语言的标准数据集训练,可通过Transformers库轻松调用。尽管在多语言NER任务中表现优秀,但在特定领域应用时可能存在局限性。
kobart - 优化长序列语义理解能力的韩语BART模型
GithubHuggingfaceKoBARTtransformer开源项目模型自然语言处理韩语预训练模型
KoBART-base-v2是一款优化的韩语自然语言处理预训练模型,基于BART架构开发。通过引入聊天数据训练,该模型增强了长序列语义理解能力,在NSMC情感分析任务中准确率达90.1%。KoBART还优化了模型结构,增加bos/eos后处理器,移除token_type_ids,进一步提升性能。研究者可借助transformers库轻松应用这一先进的韩语NLP模型。
bcms-bertic-ner - BERTić微调模型实现BCMS语言的高效命名实体识别
BERTićGithubHuggingface命名实体识别巴尔干语言开源项目机器学习模型自然语言处理
bcms-bertic-ner是一个针对波斯尼亚语、克罗地亚语、黑山语和塞尔维亚语(BCMS)的命名实体识别模型。该模型基于BERTić架构,通过多个标准和社交媒体数据集进行微调,可识别人名、地点、组织和其他实体。在开发数据上,模型达到91.38的F1分数,为BCMS语言的自然语言处理任务提供了有力工具。
bert-classification-tutorial - BERT与Transformers库实现的新闻文本分类项目
BERTGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练语言模型
这是一个基于BERT模型的现代化文本分类实现项目。项目采用最新的Python、PyTorch和Transformers库,为自然语言处理任务提供了高质量模板。完整流程涵盖数据准备、模型训练和评估,并具有清晰的代码结构和详细说明。虽然主要针对livedoor新闻语料库的分类任务,但也易于适应其他文本分类需求。
roberta-large - 深入探索韩语RoBERTa大型语言模型
GithubHuggingfaceKLUERoBERTa模型开源项目机器学习模型自然语言处理韩国语
此开源项目展示了在韩语上预训练的RoBERTa大型语言模型,使用BertTokenizer加载,专为提升韩语自然语言处理任务而设计,是研究与应用的有力辅助工具。
kobart-base-v2 - 基于BART的韩文特征提取模型
GithubHuggingfaceKoBART开源项目模型特征提取编码器解码器语言模型韩语
该项目利用BART模型的Text Infilling技术进行训练,生成了一种高效的韩文特征提取模型。KoBART-base利用超过40GB的多样化韩文数据进行训练,适用于特征提取任务。注意模型可能存在的偏见和局限性,避免在不当环境中使用。项目包含GitHub仓库和模型演示空间,便于用户深入了解和使用。
Pytorch-NLU - 轻量级NLP工具包 支持文本分类和序列标注
GithubPytorch-NLU序列标注开源项目文本分类自然语言处理预训练模型
Pytorch-NLU是一个轻量级自然语言处理工具包,专注于文本分类、序列标注和文本摘要任务。该工具包支持BERT、ERNIE等多种预训练模型,提供多种损失函数,具有依赖少、代码简洁、注释详细、配置灵活等特点。Pytorch-NLU包含丰富的数据集,使用方式简单,可快速应用于实际NLP项目中。
hierarchical-bert-model - 层级BERT模型的实现及优化方案
Adam优化器GithubHuggingfaceKeras学习率开源项目模型模型图训练超参数
一个基于Keras框架的层级BERT模型实现,通过优化训练参数提升模型性能。模型采用float32精度训练,集成JIT编译技术,并针对性配置了学习率和优化参数。该模型主要应用于层级文本分类任务。
bert-base-romanian-ner - 罗马尼亚语命名实体识别的高级BERT模型
GithubHuggingfaceRONECbert-base-romanian-ner命名实体识别开源项目文本预处理模型模型性能
此项目提供了一款经过微调的BERT模型,专注于罗马尼亚语命名实体识别,以优异的性能而著称。模型识别15种实体,如人物、地缘政治实体、地点、组织等,并基于RONEC v2.0数据集训练,拥有超过50万标记及80,283个独特实体。生成的标签采用BIO2格式,使其在命名实体识别任务中表现卓越。用户可通过Transformers库的NER管道或Python包便捷使用该模型。
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