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bert-restore-punctuation

使用BERT模型实现英语文本标点符号与大小写的自动恢复

这个BERT模型基于Yelp评论数据集,旨在为无标点和小写的英语文本恢复标点符号和正确大小写。模型能够识别感叹号、问号、句号等常用标点符号,以及恢复单词首字母大写,提高文本在语音识别输出等情境中的准确性。用户可以对特定领域的文本进行微调,以优化特定应用场景下的标点恢复。模型通过bert-base-uncased架构和大规模数据集微调,F1评分达90%,支持任意长度的英语文本处理并兼容GPU加速。

xlm-roberta_punctuation_fullstop_truecase - XLM-RoBERTa模型实现47种语言的标点恢复和句子分割
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa句子边界检测多语言大小写转换开源项目标点符号模型
该模型基于XLM-RoBERTa架构,能够在47种语言中自动恢复标点符号、调整大小写和检测句子边界。通过创新的神经网络设计,无需语言特定路径即可处理多种语言文本。模型支持批量处理,可通过punctuators包或直接使用ONNX和SentencePiece模型进行部署,为多语言文本处理提供了灵活高效的解决方案。
punctuate-all - 基于XLM-RoBERTa的12语种标点恢复模型
EuroparlGithubHuggingfacexlm-roberta多语言模型开源项目标点符号识别模型自然语言处理
punctuate-all是一个基于XLM-RoBERTa-base的多语言标点恢复模型,支持12种欧洲语言。该模型在欧洲议会语料库上进行微调,能够识别和添加句号、逗号、问号等标点符号。模型在标点符号识别方面表现优异,句号和逗号的F1分数分别为0.95和0.86。这个开源项目为多语言文本的自动标点提供了一个准确且高效的解决方案。
fullstop-punctuation-multilang-large - 多语言深度学习模型为文本自动恢复标点符号
Europarl DatasetGithubHuggingfacepunctuation prediction多语言模型开源项目标点预测模型深度学习
fullstop-punctuation-multilang-large是一个支持英语、意大利语、法语和德语的多语言文本标点恢复模型。基于Europarl数据集训练,可恢复句号、逗号、问号、短横线和冒号。模型通过Python包提供,支持处理任意长度文本,在多种标点上达到较高F1分数。适用于恢复转录语音等文本的标点,提升文本可读性。
sbert_punc_case_ru - 为俄语文本提供标点符号与大小写自动恢复的工具
GithubHuggingfaceSbertPuncCase使用开源项目标点符号模型注册
这款工具利用神经网络,专为俄语文本自动恢复标点符号和大小写设计,基于sbert_large_nlu_ru模型。它能自动添加句号、逗号和问号,识别正确的单词大小写,特别适用于语音识别后的文本处理,提升文本可读性。通过安装`git-lfs`和简单命令,即可快速部署,简化大规模文本处理。
bert-base-uncased-yelp-polarity - BERT模型基于Yelp评论数据集实现高准确率情感分析
GithubHuggingfaceTextAttackbert-base-uncased序列分类开源项目模型模型微调自然语言处理
该项目基于bert-base-uncased模型,利用TextAttack框架和yelp_polarity数据集进行微调,构建了一个文本情感分类器。经过5轮训练,模型在评估集上达到96.99%的准确率。支持最大256的序列长度,专门用于Yelp评论的情感分析。模型采用16的批次大小和5e-05的学习率,展现出优秀的性能表现。
bert-base-multilingual-cased-pos-english - BERT多语言模型优化后的英文词性标注应用
BERTGithubHuggingfacePenn TreeBanktransformers多语言开源项目模型词性标注
该模型为多语言BERT,经过特别优化用于英语的词性标注,基于Penn TreeBank训练,达成96.69的F1得分。使用者可以通过transformers管道快速应用此模型,并结合AutoTokenizer和AutoModelForTokenClassification进行高效处理。该模型已在NAACL'22大会的研究成果中使用,适合于高需求精度的词性标注任务,尤其在专业和学术领域。描述中应注重客观性,避免主观夸大。
bert-base-uncased - BERT基础版无大小写区分的预训练英语语言模型
BERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理预训练模型
BERT-base-uncased是一个在大规模英语语料上预训练的基础语言模型。该模型不区分大小写,通过掩码语言建模和下一句预测两个目标进行训练,学习了英语的双向语义表示。它可以为序列分类、标记分类、问答等下游任务提供良好的基础,适合进一步微调以适应特定应用场景。
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。
bert-base-multilingual-uncased-sentiment - BERT多语言产品评论情感预测模型
GithubHuggingfacebert-base-multilingual-uncased产品评论准确率多语言模型开源项目情感分析模型
bert-base-multilingual-uncased-sentiment是一个基于BERT的多语言情感分析模型,支持英、荷、德、法、西、意六种语言的产品评论分析。模型通过1至5星评级预测评论情感,在大规模多语言产品评论数据集上训练。测试结果显示,模型在各语言上均达到较高的准确率,特别是在'差一星'的宽松评估标准下,准确率普遍超过93%。该模型可直接应用于目标语言的产品评论情感分析,也可作为相关任务的预训练模型进行进一步微调。
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。
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