Logo
Project Icon

bert-ner-japanese

日本语固有表达识别，使用BERT模型实现

日本机器学习Huggingface模型固有表现抽取BERTGithub开源项目自然语言处理

本项目利用BertForTokenClassification模型，实现高效的日本语固有表达识别，可识别八种类别，如人名、法人名和地名等，以满足多样化的语言处理需求。该项目基于东北大学的日本语BERT模型和stockmarkteam的Wikipedia数据集进行训练，通过安装transformers库等，即可实现快速识别，适合应用于IT和学术研究领域的文本分析。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface文档文档
介绍相关项目
bert-large-NER - BERT大型版命名实体识别模型实现最先进性能
BERTCoNLL-2003GithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型自然语言处理
bert-large-NER是一个基于BERT大型模型的命名实体识别(NER)工具。该模型在CoNLL-2003数据集上训练，可准确识别地点、组织、人名和其他杂项四类实体。模型支持通过Transformers pipeline轻松集成，适用于多种NER应用场景。在测试集上，bert-large-NER的F1分数达到91.7%，展现了卓越的实体识别能力。
bert-finetuned-japanese-sentiment - 日语电商评论情感分析BERT微调模型
BERTGithubHuggingface开源项目情感分析日语处理机器学习模型自然语言处理
该模型基于cl-tohoku/bert-base-japanese-v2微调，使用20,000条亚马逊日语评论进行训练。经过6轮训练后，模型能够将文本准确分类为正面、中性或负面情感，验证集准确率达81.32%。此模型主要适用于日语电商评论等领域的情感分析任务。
deberta-v2-base-japanese - 日语DeBERTa V2 base模型：为自然语言处理提供强大基础
DeBERTa V2GithubHuggingface开源项目日语机器学习模型自然语言处理预训练模型
DeBERTa V2 base日语模型基于维基百科、CC-100和OSCAR数据集预训练而成。该模型在情感分析、语义相似度和问答等多项自然语言理解任务中表现优异。模型采用Juman++分词技术，并使用sentencepiece构建32000个子词词表。预训练过程耗时3周，使用8块NVIDIA A100 GPU。在JGLUE基准测试中，模型在MARC-ja、JSTS、JNLI、JSQuAD和JComQA等任务上均取得了与现有最佳模型相当或更好的结果，突显了其在各种日语自然语言理解任务中的广泛适用性和高效性。这一模型为日语自然语言处理研究和应用提供了坚实基础。
mDeBERTa-v3-base-finetuned-nli-jnli - 基于多语言NLI和JGLUE数据集微调的日语NLP模型
GithubHuggingfacemDeBERTa-v3多语言模型开源项目微调模型自然语言推理零样本分类
该模型基于微软mdeberta-v3-base在多语言NLI和JGLUE数据集上微调而来。它支持日语零样本文本分类和跨语言自然语言推理任务，在评估集上达到68.08%准确率和67.42% F1分数。模型可应用于日语主题分类、跨语言蕴含关系判断等自然语言处理任务，为日语NLP应用提供了有力支持。
bert-base-NER - 基于BERT的高性能命名实体识别模型用于精准NER任务
BERTCoNLL-2003GithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型自然语言处理
bert-base-NER是一个基于BERT的预训练模型，专门用于命名实体识别任务。该模型在CoNLL-2003数据集上进行微调，能够识别地点、组织、人名和杂项四类实体。在NER任务中，bert-base-NER展现出优秀性能，F1分数达92.59%。模型提供简洁接口，可广泛应用于各类自然语言处理场景。
sbert-base-ja - 日语句向量模型：基于BERT的自然语言处理工具
BERTGithubHuggingface句子相似度开源项目日语SNLI数据集日语自然语言处理模型语义表示
sbert-base-ja是一个日语句向量模型，基于BERT架构开发。该模型利用colorfulscoop/bert-base-ja作为预训练基础，并通过日语SNLI数据集进行了微调。它能够将日语文本转化为向量形式，主要应用于句子相似度计算和文本分类等领域。模型采用SentenceTransformer结构，为开发者提供了便捷的API，有助于在多种自然语言处理任务中快速部署和应用。
bert-base-japanese-v3-unsup-simcse-jawiki - 使用无监督SimCSE的BERT日文模型特性和应用
GithubHuggingfaceSimCSEbert-base-japanese-v3-unsup-simcse-jawikitransformers大规模语言模型开源项目模型语义相似度
本项目利用无监督SimCSE方法对BERT大型语言模型进行微调，重点在于日文数据集的应用。通过cl-tohoku/bert-base-japanese-v3模型和来自jawiki的句子数据集进行训练，旨在提高语言理解与相似度计算的能力。项目附带丰富的使用案例，例如通过Colab笔记本进行的训练与推论，帮助研究者与开发者了解模型的实际应用。这一无监督方法为自然语言处理任务提供了创新方案，尤其适合有特定语言需求的专业项目。
bert-base-japanese-whole-word-masking - 基于日语维基百科的BERT预训练模型 采用全词掩码技术
BERTGithubHuggingface全词掩码开源项目日语预训练模型模型维基百科语料自然语言处理
该BERT模型基于日语维基百科数据预训练，采用IPA词典和MeCab进行分词，并引入全词掩码技术。模型架构与BERT base一致，包含12层结构、768维隐藏状态和12个注意力头。训练语料来自2019年9月的日语维基百科，词表规模为32000。模型在Cloud TPUs上训练完成，遵循原始BERT的训练配置，并以CC BY-SA 3.0许可证发布。
line-distilbert-base-japanese - LINE DistilBERT模型推动日语文本智能处理
Apache License 2.0GithubHuggingfaceLINE DistilBERT开源项目日本语模型模型架构预训练模型
LINE Corporation推出的DistilBERT模型专为日语文本处理而设计，基于BERT-base教师模型，在131 GB日语网络文本上完成了预训练。模型采用DistilBERT架构，有6层、768隐层、12个注意力头和66M参数。评估结果优秀，JGLUE评测中表现出色。其使用MeCab和SentencePiece进行分词和子词处理，词汇量为32768。适用于多种日语NLP任务，遵循Apache 2.0许可证。在GitHub上提供更多信息。
ner-bert-german - 基于BERT的德语命名实体识别模型实现精准NER分析
BERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目德语机器学习模型自然语言处理
该模型通过对bert-base-multilingual-cased进行微调，实现德语文本中位置、组织和人名的识别。模型在wikiann数据集训练后，总体F1分数达0.8829，在人名实体识别方面表现尤为出色。模型使用Adam优化器和线性学习率调度器，经7轮训练完成。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

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。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号