tapas-base-finetuned-wtq

TAPAS基础模型在WikiTable Questions数据集上的微调版本

模型 Github 预训练模型表格问答微调 TAPAS Huggingface 开源项目自然语言处理

该项目是TAPAS基础模型在WikiTable Questions (WTQ)数据集上的微调版本。模型采用相对位置嵌入,经过掩码语言建模和中间预训练后,通过SQA、WikiSQL和WTQ数据集进行链式微调。在WTQ开发集上,模型达到46.38%的准确率。项目提供两个版本:默认的相对位置嵌入版本和可选的绝对位置嵌入版本,可用于表格相关的问答任务。

Github

Huggingface

介绍相关项目

bert-base-cased-squad2 - BERT模型实现英文文本智能问答与信息提取

BERTGithubHaystackHuggingface开源项目模型深度学习自然语言处理问答模型

BERT base cased模型通过SQuAD v2数据集训练，专注于英文文本的智能问答能力。模型具备71.15%精确匹配率，支持Haystack和Transformers框架集成部署。作为Haystack生态系统的核心组件，为开发者提供可靠的文本理解和信息提取服务。

bert-large-uncased-whole-word-masking-squad2 - BERT-Large模型在SQuAD 2.0数据集上的问答性能优化

BERTGithubHuggingfaceSQuAD开源项目模型深度学习自然语言处理问答系统

bert-large-uncased-whole-word-masking-squad2是一个在SQuAD 2.0数据集上微调的BERT-Large模型，专门用于问答任务。该模型在SQuAD 2.0验证集上展现出优秀性能，精确匹配分数达80.88%，F1分数达83.88%。用户可以通过Haystack或Transformers框架轻松集成此模型，实现高效的抽取式问答功能。作为Haystack AI生态系统的重要组成部分，这个模型为构建灵活、实用的大语言模型应用提供了有力支持。

Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5-72B模型4位量化版支持128K长文本及多语言处理

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长文本处理

Qwen2.5-72B指令微调模型通过GPTQ技术实现4位量化，降低了模型部署门槛。模型支持中英等29种语言，具有出色的代码开发和数学运算能力，可处理128K tokens长度的输入文本并生成8K tokens的输出。基于RoPE等技术的transformers架构使其在长文本理解、结构化数据处理等任务中表现稳定。

roberta-base-squad2-distilled - 蒸馏版RoBERTa模型在SQuAD 2.0达到84% F1分数

GithubHuggingfaceroberta-base-squad2-distilled开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理问答系统

基于RoBERTa-base架构开发的问答模型，通过知识蒸馏技术从roberta-large-squad2模型中提取核心能力。经SQuAD 2.0数据集训练后，在验证集上取得84.01 F1分数和80.86精确匹配分数。该模型支持Haystack框架集成，可用于构建实用的问答系统。

ate_tk-instruct-base-def-pos-neg-neut-combined - 精确从评论中提取细节情感的SOTA模型

GithubHuggingfaceInstructABSASemEval 2014开源项目情感分析方面词提取模型精调模型

该模型采用InstructABSA方法进行微调，专注于Aspect Term Extraction (ATE)任务，通过结合定义说明及典型示例来提升准确性。主要在笔记本和餐馆领域中用于情感细节的提取，提供先进的解决方案。

sapbert-from-pubmedbert-squad2 - 针对问答系统的超参数微调提升模型性能

GithubHuggingfaceQuestion Answeringsapbert-from-pubmedbert-squad2开源项目数据集模型训练

项目在squad_v2数据集上微调了SapBERT-from-PubMedBERT，以提升问答任务性能。采用学习率为2e-05的Adam优化器和线性LR调度器，并通过5个训练周期实现模型收敛，最终验证集损失为1.2582。

table-transformer-structure-recognition - Table Transformer表格结构识别模型

DETRGithubHuggingfaceTable Transformer对象检测开源项目模型深度学习表格识别

Table Transformer是一个基于DETR架构的表格结构识别模型，在PubTables1M数据集上微调。它能有效检测表格中的行、列等结构元素，适用于非结构化文档中的表格提取。这个开源模型可用于改进文档分析和信息提取流程。作为一种先进的图像识别和机器学习技术，Table Transformer为表格结构识别任务提供了新的解决方案。

dpr-question_encoder-multiset-base - 多数据集训练的DPR问题编码器助力开放域问答

BERTDPRGithubHuggingface开源项目模型深度学习自然语言处理问答系统

DPR问题编码器是一个基于BERT的模型，专为开放域问答设计。它通过在Natural Questions、TriviaQA等多个数据集上训练，实现了问题到低维向量的高效映射。结合上下文编码器和阅读器，可构建完整的问答系统。在多个基准测试中，其top-k准确率达79-89%。这一强大工具为开放域问答研究提供了有力支持。

tinyroberta-squad2 - 经过蒸馏优化的快速问答模型，运行速度提升一倍

GithubHuggingfacetinyroberta-squad2开源项目数据提取机器学习模型语言模型问答系统

tinyroberta-squad2是一个基于SQuAD 2.0数据集训练的轻量级问答模型。通过知识蒸馏技术，模型在保持原有精确匹配率78.86%和F1分数82.04%的同时，将运行速度提升一倍。模型支持Haystack和Transformers框架，可用于构建文本问答系统。

roberta-base-finetuned-semeval24 - 精细调优的roberta-base模型，提升语义理解精度

F1得分GithubHuggingfaceroberta-base准确率开源项目模型精调模型训练超参数

项目对FacebookAI的roberta-base模型进行精细调优，实现了在语义理解方面的提升，评估集中准确率达到0.8425，F1得分为0.8423。训练采用线性学习率调度和Adam优化器，共计5个周期，适用于对语义分析要求较高的任务，性能卓越且稳定。

项目侧边栏1

项目侧边栏2

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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