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SecureBERT

网络安全专用的语言模型，提升文本分析和信息处理能力

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SecureBERT基于RoBERTa构建，是专用于处理网络安全文本的领域特定语言模型。经过海量的网络安全文本训练，它表现出在文本分类、命名实体识别等任务中的卓越性能，并在填空预测上优于模型如RoBERTa和SciBERT，保持对通用英语的良好理解。SecureBERT已在Huggingface平台上线，可作为下游任务的基础模型，以实现更精准的文本分析和处理。

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介绍相关项目
SecureBERT_Plus - 网络安全领域的增强版语言模型
GithubHuggingfaceSecureBERT+开源项目数据集机器学习模型网络安全语言模型
该模型在网络安全数据上进行训练，提升了9%的MLM性能，使用8xA100 GPU进行大规模训练，目前已上传至Huggingface平台，供用户访问和使用。
SecRoBERTa - 改善网络安全任务的预训练语言模型
GithubHuggingfaceSecRoBERTa事件信息提取威胁情报开源项目模型网络安全预训练模型
SecRoBERTa是一款专为网络安全文本设计的预训练语言模型，提升了命名实体识别和文本分类等任务的性能。该模型通过APTnotes、Stucco-Data和CASIE等数据集进行训练，优化了词汇处理能力，从而更有效地应用于网络安全领域。
ATTACK-BERT - ATT&CK BERT网络安全语义分析模型
ATT&CK BERTGithubHuggingface句子嵌入开源项目模型网络安全语义相似度语言模型
ATT&CK BERT是一个专门针对网络安全领域的语言模型，基于sentence-transformers框架开发。该模型能够将描述攻击行为的句子转化为语义嵌入向量，有效分析句子间的语义相似度。ATT&CK BERT通过sentence-transformers库实现简单部署，还可与SMET工具配合使用，实现文本到ATT&CK技术的映射，为网络安全分析提供有力支持。
bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力
BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练
BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型，旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练，使其能学习句子的双向表示，适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练，BERT在各类任务中展现出卓越表现，但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。
SocialBERT-social - ESG领域社会文本分类的优化语言模型
ESGGithubHuggingfaceSocialBERT人工智能开源项目模型社会文本分类自然语言处理
SocialBERT-social是专注于ESG领域社会文本分类的高效语言模型。通过在SocialBERT-base基础上利用2k社会数据集进行微调，该模型大幅提升了社会文本识别精度。它与Hugging Face pipeline无缝集成，适用于复杂的ESG分析和风险评估任务。项目还提供了详尽的使用指南和相关论文，为研究者和实践者提供了全面的支持。
VulBERTa-MLP-Devign - 基于深度学习的源代码安全漏洞检测模型
GithubHuggingfaceVulBERTa代码漏洞检测开源项目模型深度学习自然语言处理预训练模型
VulBERTa-MLP-Devign是一种先进的深度学习模型，专门用于检测源代码中的安全漏洞。该模型采用RoBERTa架构和自定义分词流程，通过预训练真实的C/C++项目代码来学习深层次的语法和语义知识表示。在多个数据集的评估中，VulBERTa-MLP-Devign在二进制和多类漏洞检测任务上展现出卓越性能。凭借其简洁的设计理念、较小的训练数据需求和精简的模型参数，该模型为代码安全分析领域提供了一个高效而强大的工具。
fast-bert - 快速训练和部署BERT与XLNet文本分类模型的深度学习库
Fast-BertGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练模型
fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。
cryptobert - 预训练NLP模型用于加密货币社交媒体情感分析
CryptoBERTGithubHuggingfaceNLP加密货币开源项目情感分析模型社交媒体
CryptoBERT是针对加密货币社交媒体的情感分析预训练NLP模型，基于vinai's bertweet-base模型在加密货币领域训练而成。它分析超过320万个相关帖子，并针对熊市、中性与牛市进行了情感微调，使用了200万条标记数据以实现高准确性。虽技术上可处理514个token序列，但建议使用128个token以内。此项目在比特币、以太坊等数字货币的情感分析中表现卓越。
sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用
BERTGithubHuggingface开源项目情感分析无监督学习模型模型描述预训练
该情感分析模型基于BERT，在大规模英语语料的自监督训练基础上，具备双向语句理解能力，经过精细调优，专注于文本分类任务，该项目微调BERT模型以进行情感分析，可用于自动提取文本中的情感特征。
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。
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