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xlm-roberta-xl

基于2.5TB数据训练的100语种自然语言处理模型

XLM-RoBERTa-XL是基于2.5TB CommonCrawl数据训练的大规模多语言模型,支持100种语言的自然语言处理。该模型采用掩码语言建模进行自监督学习,适用于序列分类、标记分类和问答等需要理解整句上下文的任务。XLM-RoBERTa-XL为多语言NLP研究和应用提供了强大的基础,但不适合文本生成类任务。

roberta-large-nli-stsb-mean-tokens - 基于RoBERTa的大规模语义相似度计算和文本嵌入模型
GithubHuggingfacesentence-transformers向量化开源项目模型模型嵌入自然语言处理语义相似度
这是一个基于RoBERTa的sentence-transformers模型,可将文本映射至1024维向量空间。它支持句子相似度计算、文本聚类和语义搜索等任务,并提供简便的API接口。该模型可通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库使用,便于获取文本嵌入。然而,由于性能已过时,建议采用更新的预训练模型替代。
albert-xxlarge-v2 - 基于大规模预训练的模型,提升英语语言任务表现
ALBERTGithubHuggingface句子顺序预测开源项目掩码语言模型模型自监督学习预训练模型
该模型使用遮蔽语言建模和句子排序任务在大规模英语语料库上进行预训练,擅长捕捉句子双向语义。通过层共享设计,降低内存消耗,具备12个重复层、128个嵌入和4096个隐藏维度。适合句子分类、标记分类和问答等任务的微调,表现优异。
robbert-v2-dutch-base - 荷兰语自然语言处理的先进预训练模型
GithubHuggingfaceRobBERT人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理荷兰语模型
RobBERT是基于RoBERTa架构开发的荷兰语预训练语言模型,在多项自然语言处理任务中展现出卓越性能。模型通过39GB荷兰语语料库(含660亿词)预训练,可用于文本分类、回归和标记等任务。RobBERT在情感分析、指代消解和命名实体识别方面表现突出,尤其适合小规模数据集场景。作为目前最先进的荷兰语BERT模型,RobBERT为荷兰语自然语言处理研究和应用提供了强大工具。
xlm-roberta-large-ner-spanish - 基于XLM-Roberta-large的高性能西班牙语命名实体识别模型
CoNLL-2002GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别开源项目模型自然语言处理西班牙语
xlm-roberta-large-ner-spanish是一个基于XLM-Roberta-large模型微调的西班牙语命名实体识别(NER)模型。该模型在CoNLL-2002数据集的西班牙语部分上训练,在测试集上实现了89.17的F1分数,展现出优秀的性能。此模型能够有效识别文本中的人名、地名、组织机构等命名实体,为西班牙语自然语言处理任务提供了有力工具。
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。
twitter-xlm-roberta-base-sentiment-finetunned - XLM-RoBERTa微调的多语言Twitter情感分析模型
GithubHuggingfaceXLM-Roberta多语言模型开源项目情感分类文本分类模型模型微调
该模型是Citizen Lab团队基于XLM-RoBERTa架构微调的多语言Twitter情感分类器。支持英语、荷兰语、法语等10种语言,可准确识别文本的正面、负面和中性情感。模型在F1分数和准确率方面表现出色,使用简单,适用于多种社交媒体情感分析场景。
ruRoberta-large - 面向俄语的大规模预训练语言模型 具备强大Transformer架构
GithubHuggingfaceTransformersruRoberta-large俄语开源项目模型自然语言处理预训练模型
ruRoberta-large是SberDevices团队开发的俄语预训练语言模型,采用Transformer架构。模型使用BBPE分词器,词典规模为50,257,参数量达3.55亿,在250GB数据集上训练。主要应用于掩码填充任务,为俄语自然语言处理提供基础支持。该模型是俄语预训练模型家族中的一员,旨在推进俄语NLP研究与应用。
deberta-v3-large - 微软DeBERTa-v3-large模型提升自然语言理解性能
DeBERTaGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
DeBERTa-v3-large是微软基于DeBERTa架构开发的自然语言处理模型。它采用ELECTRA式预训练和梯度解耦嵌入共享技术,在SQuAD 2.0和MNLI等任务上表现优异。模型包含24层结构,1024隐藏层大小,共304M参数,可处理复杂的自然语言理解任务。相比前代模型,DeBERTa-v3-large在下游任务性能上有显著提升。
bert-large-uncased - 大规模无大小写区分BERT自然语言处理预训练模型
BERTGithubHuggingface开源项目掩码语言模型模型深度学习自然语言处理预训练模型
bert-large-uncased是基于大规模英文语料预训练的自然语言处理模型。通过掩码语言建模和下一句预测任务,模型学习了双向语言表示。它拥有24层结构、1024维隐藏层和16个注意力头,总计336M参数。该模型适用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调,也可直接用于掩码填充或作为特征提取器。
mMiniLMv2-L12-H384-distilled-from-XLMR-Large - 轻量级多语言自然语言处理模型
GithubHuggingfaceMicrosoftMiniLMv2多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
mMiniLMv2-L12-H384-distilled-from-XLMR-Large是一个基于Microsoft UniLM项目的多语言自然语言处理模型。该模型通过知识蒸馏技术从XLM-R大型模型中提取知识,在维持高性能的同时大幅缩小了模型体积。作为一个轻量级模型,它能够适应文本分类、问答系统和序列标注等多种NLP任务,尤其适合在计算资源有限的环境中使用。
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