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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。

llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
Transformers-for-NLP-2nd-Edition - BERT到GPT-4的Transformer模型详解
BERTGPT-4GithubOpenAI APITransformers-for-NLP-2nd-Edition开源项目机器学习
本项目涵盖了从BERT到GPT-4的Transformer模型,提供了在Hugging Face和OpenAI环境下的微调、训练及提示工程示例。还包括ChatGPT、GPT-3.5-turbo、GPT-4和DALL-E的使用示例,包括语音到文本、文本到语音、文本到图像生成等内容。详述了GPT-4 API提示工程和最新平台更新,提供实用的指导与教程。
Chinese-FastSpeech2 - FastSpeech2模型的中文升级
BertProsodyFastSpeech2GithubHifiGAN中文语音合成开源项目韵律模型
Chinese-FastSpeech2项目基于FastSpeech2模型和标贝女声数据改进,引入韵律表征和预测模块增强中文发音的生动度及节奏感。项目提供完整的模型训练、预处理代码,支持交互式与API两种预测方式,并不断更新来优化语音合成服务的自然性。
awesome-llms-fine-tuning - 大语言模型微调资源指南,包括教程、工具与最佳实践
BERTGPTGithubLLMRoBERTafine-tuning开源项目
本页面汇总了微调大语言模型(如GPT、BERT、RoBERTa)的全面资源,适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践,为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导,提升模型表现,优化工作流程。
KeyBERT - BERT驱动的智能关键词提取工具
BERT嵌入GithubKeyBERT关键词提取开源项目机器学习自然语言处理
KeyBERT是一款利用BERT嵌入技术的关键词提取工具。它通过计算文档和短语的嵌入表示之间的余弦相似度,识别出最能代表文档内容的关键词和短语。该工具支持Sentence-Transformers、Flair和Spacy等多种嵌入模型,适用于广泛的文本分析场景。KeyBERT还集成了Max Sum Distance和Maximal Marginal Relevance等算法,以提升结果多样性。此外,它还能与大型语言模型协同工作,为用户提供灵活高效的关键词提取方案。
text-embeddings-inference - 快速上手Ai理论及应用实战
API文档BERTDockerGithubtext-embeddings-inference开源项目模型部署
Text Embeddings Inference 为文本嵌入模型提供高效的推理服务,支持多种模型配置,适合AI及深度学习需求。快速部署和卓越的服务器级性能使其成为企业和研究机构面对大规模文本处理和复杂查询时的理想选择,支持包括 [BERT](https://link-to-bert) 和 [RoBERTa](https://link-to-roberta) 在内的多种模型,并兼容 Docker 和完备的 API 文档。
SpanMarkerNER - 命名实体识别的高效训练框架
BERTGithubHugging FaceNamed Entity RecognitionRoBERTaSpanMarker开源项目
SpanMarker是一个基于Transformer库的命名实体识别框架,支持BERT、RoBERTa和ELECTRA等编码器。框架提供模型加载、保存、超参数优化、日志记录、检查点、回调、混合精度训练和8位推理等功能。用户可以方便地使用预训练模型,并通过免费API进行快速原型开发和部署。
NLP-Tutorials - 从搜索引擎到预训练模型的全面教程
GithubNLP开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
NLP教程全面介绍多种自然语言处理模型,涉及搜索引擎技术、词汇及句子理解,并深入探讨seq2seq、Transformer、BERT和GPT等先进模型,包括实用的代码示例和理论分析。
BERT-Relation-Extraction - 改进BERT模型在关系抽取任务中的应用与效果分析
ALBERTBERTGithubPython关系抽取开源项目预训练
该项目实现了ACL 2019论文《Matching the Blanks: Distributional Similarity for Relation Learning》的PyTorch开源版本,涵盖BERT、ALBERT和BioBERT三种模型。项目提供预训练和微调方法,并通过SemEval 2010任务8和FewRel数据集验证了模型在关系抽取任务中的表现。
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