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deberta-v2-large-japanese-char-wwm

基于DeBERTa V2的大规模日语预训练语言模型

deberta-v2-large-japanese-char-wwm是一个基于DeBERTa V2架构的日语预训练语言模型。它采用字符级分词和全词遮蔽技术,在171GB的日语语料库上训练而成。该模型支持掩码语言建模等任务,可直接处理原始文本。经26天训练后,模型在掩码语言建模评估集上达到79.5%的准确率,为日语自然语言处理研究和应用提供了强大工具。

gemma-2-2b-jpn-it - Gemma 2系列日语大模型实现多任务自然语言处理
Gemma 2 JPNGithubHuggingface人工智能模型大语言模型开源项目日语模型机器学习模型
Gemma 2系列2B参数日语大语言模型从Gemini技术中汲取灵感,通过8万亿tokens数据训练而成。模型支持日语文本生成、问答和摘要等功能,采用TPUv5p硬件与JAX框架开发。在日语任务评测中准确率达98.24%,提供多种部署方案及精度配置选项。
t5-large-medium - 基于Transformer的日文预训练模型,提高NLP任务性能
GithubHuggingfaceRetrievaT5 v1.1Transformer开源项目日语模型预训练
该T5 v1.1模型基于Transformer架构,专为日文语料进行预训练。通过使用GEGLU激活函数代替ReLU,提升了文本生成质量。模型在预训练时关闭Dropout以提升泛化能力,微调时可重启。训练数据包括mC4/ja和日本Wikipedia,确保日文内容的纯净性。此大型模型拥有约7.7亿参数,适用于广泛的日文自然语言处理任务,表现出优异的性能与适应性。
sentence-bert-base-ja-mean-tokens-v2 - 日语句向量模型SBERT-ja-v2支持高精度语义相似度计算
GithubHuggingfaceSentence-BERT开源项目文本嵌入日本語机器学习模型自然语言处理
sentence-bert-base-ja-mean-tokens-v2是一个基于BERT的日语句向量模型,采用MultipleNegativesRankingLoss训练方法,精度较前版本提升1.5-2个百分点。模型基于cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-word-masking预训练,主要用于句子相似度计算等任务。它提供简洁的Python接口,支持批量处理,可应用于多种自然语言处理场景。
japanese-gpt2-medium - 中型日语GPT-2模型为自然语言处理提供强大支持
GPT-2GithubHuggingfacetransformer开源项目文本生成日语模型模型自然语言处理
rinna公司开发的中型日语GPT-2模型基于CC-100和维基百科数据集训练。该模型采用24层1024隐藏单元的Transformer架构,使用sentencepiece分词器。通过Hugging Face可轻松调用,适用于多种日语自然语言处理任务。这个开源项目遵循MIT许可证,为日语NLP研究和应用奠定了坚实基础。
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。
wav2vec2-large-xlsr-53-japanese - 基于Wav2Vec2的日语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目日语模型语音识别
该模型是在facebook/wav2vec2-large-xlsr-53基础上,使用日语语音数据集微调而来的语音识别模型。在Common Voice日语测试集上,其词错误率(WER)为81.80%,字符错误率(CER)为20.16%,优于同类模型。它可直接用于日语语音转文本,无需额外语言模型。模型要求输入音频采样率为16kHz。
JaColBERTv2.5 - 优化资源应用的日语信息检索模型
GithubHuggingfaceJaColBERTv2.5多语言模型开源项目数据集日本语检索器模型模型权重
该模型使用全新的训练方法,基于40%的数据成功创建了高效的日语信息检索系统。在多个数据集上表现优异,特别是改进的多向量检索方法,在资源受限的情况下提供卓越性能,优于包括BGE-M3在内的多语言模型,适合资源有限的应用场景。
bert-ner-japanese - 日本语固有表达识别,使用BERT模型实现
BERTGithubHuggingface固有表现抽取开源项目日本机器学习模型自然语言处理
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。
deberta-v3-large-zeroshot-v1 - 强大高效的零样本文本分类能力
DeBERTa-v3GithubHuggingface开源项目文本分类模型模型训练自然语言推理零样本分类
模型适用于零样本分类,通过将文本分类任务转换为'真假'判定任务达到自然语言推理效果。使用Hugging Face pipeline实现,较现有模型表现优异。基于27项任务和310类文本进行训练,专注'Entailment'与'Not_Entailment'的二分类,且在多种文本分类场景中表现灵活。模型为开源,受到MIT许可证保护。
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。
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