InLegalBERT

印度法律领域预训练语言模型

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InLegalBERT是一个针对印度法律领域的预训练语言模型，基于540万份印度法院文件训练而成。该模型涵盖1950年至2019年间的多个法律领域，在法律条文识别、语义分割和法院判决预测等任务中表现优异。作为印度法律自然语言处理研究的基础工具，InLegalBERT为该领域的发展提供了有力支持。

IndicNER - 面向11种印度语言的多语言命名实体识别模型

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IndicNER是一个针对11种印度语言开发的命名实体识别模型。该模型通过数百万句子的微调训练，并在人工标注测试集和多个公开数据集上进行了性能评估。IndicNER支持阿萨姆语、孟加拉语、古吉拉特语等多种印度语言，能够有效识别句子中的命名实体。作为一个基于最新深度学习技术的工具，IndicNER为印度语言的自然语言处理研究和应用提供了有力支持。

indobert-base-p1 - IndoBERT基于BERT架构的印尼语预训练模型

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indobert-base-p1是基于BERT架构的印尼语预训练模型，在23.43GB的Indo4B语料库上训练。该模型采用掩码语言建模和下一句预测目标，包含1.245亿参数，适用于多种印尼语自然语言处理任务。研究人员可通过Hugging Face加载模型和分词器，提取上下文表示，为印尼语NLP研究和应用奠定基础。

bert-base-indonesian-NER - BERT模型驱动的印度尼西亚语命名实体识别系统

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bert-base-indonesian-NER是一个基于BERT架构的印度尼西亚语命名实体识别模型。该模型经过优化，能够准确识别印尼语文本中的人名、地名和组织机构等实体。作为印尼语自然语言处理的重要工具，此项目为本地化NLP技术的发展提供了有力支持。

muril-large-cased - 支持17种印度语言的BERT大规模预训练模型

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MuRIL是基于BERT large架构开发的印度语言预训练模型，支持17种印度语言及其音译版本。模型通过整合翻译数据和音译语料进行训练，在PANX和问答等多项XTREME基准测试中超越XLM-R large的性能表现，可广泛应用于印度语言相关的自然语言处理任务。

muril-base-cased - MuRIL：适用于多种印度语言的多语言BERT模型

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MuRIL是一种专为17种印度语言及其音译数据预训练的BERT模型。此模型利用公共数据集和新颖的训练方法，在低资源语言处理上表现优异。MuRIL在多个基准任务中超越了传统的mBERT模型，适用于印度语言的多种NLP任务，并附带预处理模块及使用指南以支持有效应用。

indo-sentence-bert-base - 印尼语句子相似度计算与嵌入的优化解决方案

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indo-sentence-bert-base提供印尼语的文本相似度计算和语义搜索功能，通过高维向量实现精准句子比较，适用于集群分析和语义检索，支持HuggingFace和Sentence-Transformers库，具备高效的训练和评估机制。

bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力

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BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型，旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练，使其能学习句子的双向表示，适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练，BERT在各类任务中展现出卓越表现，但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。

ClinicalBERT - 医疗领域专用BERT模型助力临床文本分析

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ClinicalBERT是一款基于BERT架构的医疗领域自然语言处理模型。该模型利用12亿词的多中心疾病语料库进行预训练，并通过300多万患者的电子健康记录进行微调。ClinicalBERT采用掩码语言模型原理，适用于多种临床文本分析任务。研究人员可通过transformers库轻松调用此模型，为医疗AI研究提供有力工具。

indonesia-bert-sentiment-classification - 基于IndoBERT模型的印尼情感分类工具

GithubHuggingfaceIndoBERTIndonesian BERT Base Sentiment ClassifierProsa情感数据集text-classification开源项目情感分析模型

基于IndoBERT和Prosa数据集的模型，提供印尼语文本情感分析与分类，准确识别正面、中立和负面情绪，适用于自然语言处理任务。

txlm-roberta-hindi-sentiment - 印地语情感分析模型：性能与应用场景

F1-scoreGithubHindiHuggingfaceT-XLM-RoBERTa-Hindi-Sentiment开源项目情感分类数据集模型

这款印地语情感分析模型基于公开数据集进行了微调，具备0.89的加权平均宏F1评分，适合在印地语媒体中提取情感信息。模型使用PyTorch模块进行微调，详细教程可在LondonStory的GitHub页面获取。

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