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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

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。

ESG-BERT - ESG-BERT模型提升可持续投资领域的文本分析能力
BERT模型ESG-BERTGithubHuggingface可持续投资开源项目文本挖掘模型自然语言处理
ESG-BERT是针对可持续投资领域优化的BERT模型。在非结构化文本数据上的训练使其在下一句预测和掩码语言建模任务中表现出色。文本分类任务中,ESG-BERT的F1分数达0.90,超越通用BERT模型和传统机器学习方法。这一模型为可持续投资领域的自然语言处理任务提供了有力支持,显著提升了ESG相关文本分析效果。
bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad - 全词遮蔽BERT模型在SQuAD数据集上精细调优的大型问答系统
BERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理问答系统预训练模型
该项目是一个基于BERT的大型问答模型,采用全词遮蔽技术预训练,并在SQuAD数据集上精细调优。模型架构包含24层Transformer,1024维隐藏层和16个注意力头,总参数量3.36亿。在BookCorpus和英文维基百科上预训练后,可应用于多种问答任务。模型在SQuAD评估中展现出优秀性能,F1分数达93.15,精确匹配分数为86.91。
MeaningBERT - 智能评估句子间语义保留的自动化指标
GithubHuggingfaceMeaningBERT开源项目机器学习模型模型自然语言处理评估指标语义保留
MeaningBERT是一种创新的自动化指标,用于评估句子间的语义保留程度。该工具基于先进的自然语言处理技术,其评估结果与人类判断高度相关。MeaningBERT不仅可用于评估任务,还支持进一步训练和微调。在相同句子和无关句子的测试中,MeaningBERT展现了卓越的表现,凸显了其在语义评估方面的可靠性和准确性。研究人员和开发者可通过HuggingFace平台便捷地使用MeaningBERT进行模型训练或评估工作。
codebert-base - CodeBERT为编程与自然语言处理提供强大支持
CodeBERTGithubHuggingface代码搜索开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
CodeBERT-base是一个专为编程和自然语言设计的预训练模型,基于CodeSearchNet的双模态数据训练。它采用MLM+RTD优化目标,支持代码搜索和代码到文档生成等任务。该模型不仅适用于代码补全,还提供小型版本CodeBERTa。CodeBERT-base为编程语言处理领域开辟了新的研究方向,为开发者提供了有力的工具支持。
password-model - 基于RoBERTa的密码误报过滤分类模型
Credential DiggerGithubHuggingfaceRoBERTa代码安全密码检测开源项目机器学习模型
这个基于RoBERTa的文本分类模型为Credential Digger工具提供密码扫描误报过滤功能。该模型由SAP OSS在泄漏检测数据集上完成微调,能有效识别和过滤代码扫描中的误报密码,提升了代码安全分析的准确度。集成在Credential Digger中的这个模型简化了开发者的安全审查工作流程。
robust-sentiment-analysis - 使用distilBERT的情感分析模型,实现对社交媒体和客户反馈的精确分析
GithubHuggingfacedistilBERT合成数据客户反馈开源项目情感分析模型社交媒体分析
模型基于distilBERT结构并利用合成数据训练,可精确解析社交媒体、客户反馈和产品评价的情感变化。适用于品牌监测、市场研究和客户服务优化,支持五个情感分类,准确率达95%。帮助企业有效识别用户情绪动向。
bert-large-cased - 大规模双向Transformer预训练英语语言模型
BERTGithubHuggingface开源项目文本分类模型深度学习自然语言处理预训练模型
bert-large-cased是一个在大规模英语语料库上预训练的Transformer模型,采用掩码语言建模和下一句预测任务。模型包含24层、1024隐藏维度、16个注意力头和3.36亿参数,适用于序列分类、标记分类和问答等下游NLP任务。在SQuAD和MultiNLI等基准测试中表现优异。
Coderbert_finetuned_detect_vulnerability_on_MSR - RobertaForSequenceClassification微调的代码漏洞检测模型
CodeBertGithubHuggingfaceRoBERTa代码安全开源项目机器学习模型漏洞检测
该项目基于CodeBert微调RobertaForSequenceClassification模型,用于检测代码漏洞。研究者从MSR数据集选取平衡样本进行训练和测试,使用'func_before'字段分类代码。模型在准确率、F1值、精确率和召回率方面表现良好,为代码安全分析提供了实用工具。测试结果显示准确率达70.23%,F1值为0.6482,精确率为79.21%,召回率为54.86%。
SecGPT - 专注网络安全的AI模型 助力智能化防御
GithubSecGPT人工智能大模型开源项目网络安全训练
SecGPT是一个面向网络安全领域的大型语言模型。它可用于漏洞分析、溯源分析、流量分析和攻击研判等多种安全任务。该模型采用自主开发的训练代码以节省显存,并结合高质量的网络安全数据集和DPO强化学习技术,提高了输出质量。SecGPT为网络安全工作提供智能辅助,有助于增强防御能力。
labse_bert - 多语言BERT句子嵌入模型及其应用
GithubHuggingfaceLABSE BERT句子嵌入多语言处理开源项目模型模型应用自然语言处理
LaBSE BERT是一种语言无关的句子嵌入模型,由Fangxiaoyu Feng等人开发并在TensorFlow Hub上提供。该模型能够将文本转换为高效的向量表示,适用于多语言文本处理。利用AutoTokenizer和AutoModel加载模型,并通过mean_pooling方法获取句子嵌入,以增强文本分析和信息检索等领域的性能。使用PyTorch实现编码和处理,多语言文本分析更加轻松。
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