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SecRoBERTa

改善网络安全任务的预训练语言模型

Github事件信息提取开源项目网络安全威胁情报Huggingface预训练模型SecRoBERTa模型

SecRoBERTa是一款专为网络安全文本设计的预训练语言模型，提升了命名实体识别和文本分类等任务的性能。该模型通过APTnotes、Stucco-Data和CASIE等数据集进行训练，优化了词汇处理能力，从而更有效地应用于网络安全领域。

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介绍相关项目
TextAttack - 为NLP模型生成对抗样本和进行数据增强的专业工具
GithubNLPTextAttack对抗样本开源项目数据增强模型训练
TextAttack是一个专为自然语言处理（NLP）提供对抗攻击、数据增强和模型训练的Python框架。通过多种预定义攻击策略，用户可以更好地理解和研究NLP模型。TextAttack支持简便的命令行操作和广泛的模型与数据集，提供详细的文档和示例代码，帮助提高模型的泛化能力和鲁棒性。
robbert-2022-dutch-sentence-transformers - RobBERT模型改进的句子相似度与特征提取工具
GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似性开源项目模型特征提取荷兰语义搜索
该项目基于KU Leuven开发的RobBERT模型，提供句子相似度与特征提取功能，支持语义搜索和文本聚类等应用场景。通过翻译和微调多种Dutch语料库，模型在荷兰语环境中表现良好。用户可以通过安装sentence-transformers或使用HuggingFace Transformers来实现模型的使用，主要功能包括将句子和段落转换为768维度密集向量，为文本分析提供准确的句子嵌入。项目中使用的数据加载与优化策略有效提升了整体性能。
based - 结合短窗口和线性注意力的高效语言模型架构
BasedGithub召回开源项目效率线性注意力语言模型
Based是一种创新的语言模型架构,结合短窗口注意力和全局线性注意力,实现次二次复杂度的高效依赖建模。该模型在多项基准测试中表现优异,尤其擅长需要长程记忆的任务。项目提供预训练模型、训练评估代码和合成数据实验,展示了其在召回与吞吐量平衡方面的优势。研究人员可利用这些资源深入探索和优化这一新型语言模型架构。
SecLists - 综合性安全测试列表集合
GithubSecLists安全测试密码列表开源项目渗透测试漏洞扫描
SecLists是一个开源的安全测试列表集合，涵盖用户名、密码、URL、敏感数据模式、模糊测试负载和网络shell等多种资源。项目由安全专家维护，旨在为安全评估提供全面的测试数据。SecLists支持多种安装方式，并在GitHub上持续更新，为安全测试工作提供便利。
presidio-research - 开源PII检测与评估工具包助力隐私保护
GithubPII检测Presidio命名实体识别开源项目数据生成模型评估
Presidio-research是一个开源的个人身份信息(PII)检测模型开发和评估工具包。它集成了假数据生成、数据表示、模型评估和训练等功能。研究人员可利用该工具包生成合成数据集、评估PII识别性能，以及训练新的命名实体识别模型。Presidio-research支持spaCy、Flair和CRF等主流NLP框架，为PII检测研究提供了综合性解决方案。
modelscan - 开源AI模型安全扫描工具助力高效检测风险
GithubModelScan安全扫描序列化攻击开源项目机器学习模型
ModelScan是Protect AI开发的开源AI模型安全扫描工具,支持H5、Pickle和SavedModel等多种格式。它可快速识别PyTorch、TensorFlow、Keras等框架中的模型安全风险,有效防范模型序列化攻击。ModelScan易于集成到机器学习流程中,为AI模型全生命周期提供安全保障,保护数据和系统安全。
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。
academic-budget-bert - 学术预算下的BERT模型高效训练方案
BERTGithub开源项目微调深度学习自然语言处理预训练
该项目提供一套脚本，用于在有限计算资源和时间预算下预训练和微调BERT类模型。基于DeepSpeed和Transformers库，项目实现了时间感知学习率调度和混合精度训练等优化技术。此外，还包含数据预处理、检查点保存和验证调度等功能，并提供训练命令生成工具。这些方法使研究人员能在学术预算限制内高效训练大型语言模型。
xlnet - 无监督语言表示学习新方法
GithubSOTATransformer-XLXLNet开源项目情感分析问答系统
XLNet是一种基于广义置换语言建模的新型无监督语言表示学习方法，采用Transformer-XL作为骨干模型，适用于长上下文的语言任务。XLNet在问答、自然语言推理、情感分析和文档排名等多个下游任务中表现优异，超越了BERT，取得了多项任务的最新最佳结果。
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