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SecRoBERTa

改善网络安全任务的预训练语言模型

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。

deberta-base-mnli - DeBERTa模型在MNLI任务上的微调版本
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软机器学习模型神经网络自然语言处理
deberta-base-mnli是一个在MNLI任务上微调的DeBERTa基础模型。DeBERTa通过解耦注意力和增强掩码解码器改进了BERT和RoBERTa。该模型在SQuAD和MNLI等基准测试中表现优异,在大多数自然语言理解任务中超越了BERT和RoBERTa的性能。它为自然语言处理研究和应用提供了有力支持。
awesome-llm-cybersecurity-tools - 大型语言模型在网络安全研究中的应用工具集
AI辅助工具Github代码分析大语言模型开源项目网络安全逆向工程
awesome-llm-cybersecurity-tools项目收录了多种利用大型语言模型进行网络安全研究的工具。这些工具涉及逆向工程、网络分析和云安全等领域,展示了LLM在代码分析、漏洞发现和安全评估方面的应用。项目还包括LLM安全性研究和概念验证资源,为网络安全研究提供参考。
distilbert-base-uncased - 紧凑高效的语言模型,提升下游任务处理速度
DistilBERTGithubHuggingface使用限制开源项目模型模型压缩训练数据语言模型
DistilBERT是一种高效的Transformers模型,比原始BERT更小更快,适合快速推理的下游任务。通过自监督预训练,它支持掩码语言建模和句子预测。主要用于全句任务如分类和问答,尽管继承了部分原模型偏见。在海量公开数据的支持下,DistilBERT在多种任务中表现优异,兼顾性能和速度。可在模型中心查看微调版本。
nli-distilroberta-base-v2 - sentence-transformers模型实现句子向量化和语义分析
GithubHuggingfaceRoBERTasentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索
nli-distilroberta-base-v2是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型,将文本映射到768维向量空间。该模型适用于聚类、语义搜索等任务,使用简单且效果出色。它支持通过几行代码生成句子嵌入,为自然语言处理提供了有力工具。
ChineseNER - 多模型支持的中文命名实体识别开源项目
Github中文NER命名实体识别多任务学习开源项目深度学习模型词汇增强
这是一个开源的中文命名实体识别项目,集成了多种深度学习模型。从BiLSTM-CRF到BERT-BiLSTM-CRF,再到多任务学习模型,涵盖了NER领域的主流算法。项目特色包括词汇增强、数据增强和MRC框架等创新功能。同时提供了完整的训练、评估流程和Docker部署方案,便于研究者和开发者使用。项目集成了从BiLSTM-CRF到BERT系列的多种NER模型,并创新性地引入词汇增强、数据增强和MRC框架等技术。不仅提供了详细的模型训练和评估指南,还支持Docker部署,方便研究人员和工程师快速应用到实际场景中。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
awesome-ml-for-cybersecurity - 网络安全机器学习资源综合指南
Github入侵检测开源项目恶意软件检测数据集机器学习网络安全
该项目汇集了机器学习在网络安全领域应用的关键资源,包括数据集、论文、书籍、演讲等。内容全面涵盖理论与实践,为研究人员和从业者提供了解和应用机器学习解决网络安全问题的参考指南。
ESG-BERT - ESG-BERT模型提升可持续投资领域的文本分析能力
BERT模型ESG-BERTGithubHuggingface可持续投资开源项目文本挖掘模型自然语言处理
ESG-BERT是针对可持续投资领域优化的BERT模型。在非结构化文本数据上的训练使其在下一句预测和掩码语言建模任务中表现出色。文本分类任务中,ESG-BERT的F1分数达0.90,超越通用BERT模型和传统机器学习方法。这一模型为可持续投资领域的自然语言处理任务提供了有力支持,显著提升了ESG相关文本分析效果。
KoSimCSE-roberta-multitask - 韩语句子嵌入模型实现高效语义相似度计算
GithubHuggingfaceRoBERTaSimCSE开源项目模型语义相似度韩语句子嵌入预训练模型
KoSimCSE-roberta-multitask是一款开源的韩语句子嵌入模型,主要用于计算句子间的语义相似度。在语义文本相似性测试中,该模型的平均得分达到85.77。项目提供预训练模型和推理代码,方便用户进行句子嵌入和相似度计算。同时,它还为个人训练模型提供环境支持,适用于各种自然语言处理和语义分析任务。
quora-roberta-base - 基于RoBERTa的Quora问题重复识别跨编码器
GithubHuggingfaceQuora开源项目文本分类模型跨编码器重复问题问题检测
该跨编码器模型基于RoBERTa-base架构,专为识别Quora平台上的重复问题而设计。通过SentenceTransformers框架训练,模型能为问题对预测0-1范围内的相似度分数。虽然在Quora重复问题数据集上表现出色,但仅适用于检测语义相近的问题,不适合评估一般性相似度。模型集成简便,几行代码即可在项目中实现。
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