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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。

heBERT_NER - HeBERT: 专为希伯来语设计的命名实体识别和情感分析模型
GithubHeBERTHuggingface命名实体识别开源项目情感分析情感识别情绪用户生成内容模型
HeBERT是一个基于Google BERT架构的希伯来语模型,通过希伯来语OSCAR、维基百科以及情感用户生成内容数据集进行训练。它能够识别希伯来语文本中的人名、组织和地理位置等命名实体,并在测试中表现出色。此外,HeBERT还支持情感识别和情绪分析,研究人员和开发者可以在Huggingface平台上访问此模型。该工具适合需要进行深入希伯来语文本分析的用户。
roberta-large-NER - XLM-RoBERTa大型模型用于多语言命名实体识别
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa人工智能命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理
XLM-RoBERTa-large模型基础上微调的多语言命名实体识别工具,支持100多种语言。在英语CoNLL-2003数据集上训练,可用于命名实体识别和词性标注等标记分类任务。该模型由Facebook AI研究团队开发,具有强大的跨语言能力,但存在潜在偏见和局限性。作为自然语言处理的重要工具,它为多语言文本分析提供了有力支持。
KR-ELECTRA-generator - 韩语预训练模型专注提升非正式文本处理能力
GithubHuggingfaceKR-ELECTRA开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理韩语模型
KR-ELECTRA是首尔国立大学开发的韩语ELECTRA模型,专注提升非正式文本处理能力。该模型使用34GB平衡的书面和口语韩语数据预训练,采用30,000个基于形态素的词汇。KR-ELECTRA在多项韩语NLP任务中表现卓越,尤其在非正式文本相关任务上效果显著。模型支持TensorFlow和PyTorch框架,为韩语自然语言处理研究提供了有力工具。
wikineural-multilingual-ner - 融合神经网络和知识库的多语言命名实体识别模型
GithubHuggingfaceWikiNEuRal命名实体识别多语言开源项目模型维基百科自然语言处理
WikiNEuRal是一个创新的多语言命名实体识别模型,基于自动生成的高质量数据集训练而成。该模型支持9种语言,通过结合神经网络和知识库方法,在标准NER基准测试中实现了显著突破,F1分数比现有系统提高了6个点。模型集成了Transformers库,便于快速部署和使用。尽管在百科全书类文本上表现出色,但对新闻等其他文体的泛化能力可能有限。
KoBigBird - 支持长序列处理的韩语预训练模型
GithubKoBigBird开源项目自然语言处理长序列处理韩语预训练模型
KoBigBird是基于BigBird架构的韩语预训练模型,支持处理长达4096个token的序列。通过稀疏注意力机制,其计算复杂度从O(n²)降至O(n)。在短序列和长序列任务评估中,KoBigBird表现优异。项目包含使用指南、预训练方法和评估结果,为韩语自然语言处理提供支持。
korean_sentiment_analysis_kcelectra - 基于KcELECTRA的韩语情感分析模型及其结果
GithubHuggingfacekorean_sentiment_analysis_kcelectra开源项目情感分析机器学习模型深度学习自然语言处理
该页面详细介绍了微调后的KcELECTRA-base-v2022模型在韩语情感分析中的应用。模型在评估集上实现了损失值0.9718、微平均F1分数70.7183和准确率0.7072。使用Adam优化器和线性学习率策略进行训练,关键参数包括学习率2e-05和总批次大小256。该项目为需要实施韩语情感分析的开发者提供了实用的模型性能提升和优化范例。
electra-ko-en-small - 提升韩英双语自然语言处理模型性能
GithubHuggingfaceTUNiB-Electratransformers库双语模型开源项目模型自然语言处理韩国语料
TUNiB-Electra是一款韩英双语的自然语言处理模型,扩大了ELECTRA在多语言环境中的应用。通过大规模的韩语语料库训练,该模型在Korean NER、STS、NLI等下游任务中表现优异,同时在英语的CoLA、MRPC、SST等任务中展现出色性能。使用transformers库即可方便地应用此模型,以提高文本分析、情感分类和关系推断等自然语言处理任务的效率。
BertBasedCorrectionModels - 基于BERT的中文文本纠错模型集合
BERTGithubPyTorch中文拼写检查开源项目文本纠错模型训练
BertBasedCorrectionModels是一个使用PyTorch实现的中文文本纠错项目。该项目集成了多个基于BERT的模型,包括SoftMaskedBert、BERT4CSC和MACBERT4CSC,用于检测和纠正中文文本错误。项目提供了训练和推理流程,并包含详细的使用说明和实验数据。这个开源工具主要面向需要中文文本纠错功能的研究人员和开发者。
KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS - 韩语句向量模型KR-SBERT支持文本相似度和文档分类任务
GithubHuggingfaceSBERTsentence-transformers开源项目模型自然语言处理语义相似度韩语模型
KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS是一个针对韩语优化的句向量模型,基于sentence-transformers框架开发。该模型将句子和段落映射到768维向量空间,适用于聚类和语义搜索等任务。在文档分类任务中,其准确率达86.28%,优于同类模型。用户可通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库使用,为韩语自然语言处理提供有力支持。
ko-sroberta-nli - 韩语句子语义嵌入的开源模型
GithubHuggingfaceko-sroberta-nli句子嵌入句子相似度开源项目模型语义搜索韩国语
ko-sroberta-nli模型通过将韩语文本转换为768维向量,支持多种自然语言处理任务如聚类和语义搜索。它在KorNLI和KorSTS数据集上的评估结果值得关注,且允许在不使用sentence-transformers时结合Hugging Face Transformers进行操作,实现灵活的词嵌入应用。这款工具具备便捷的安装和操作,可高效提升韩语语义处理能力。
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