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InLegalBERT

印度法律领域预训练语言模型

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。

XL-Judge-LLM - 多语言法律评判和文本生成的先进模型
GithubHuggingfacetransformers开源项目文本生成机器学习模型模型卡片自然语言处理
XL-Judge-LLM是基于Transformers库开发的文本生成模型,专注于法律评判和复杂文本生成。该模型利用维基百科和推理数据集等多个大规模数据集进行训练,在F1值、准确率和困惑度方面表现出色。支持多语言处理,可用于直接应用和下游任务,为法律评判和文本生成提供可靠的解决方案。
indictrans2-en-indic-1B - 支持22种印度官方语言双向翻译的开源机器翻译模型
GithubHuggingfaceIndicTrans2人工智能印度语言多语言模型开源项目机器翻译模型
IndicTrans2是一个开源机器翻译模型,专注于英语和22种印度官方语言之间的翻译。该模型基于Transformer架构,拥有11亿参数,支持多种印度文字系统,包括印地文、泰米尔文和泰卢固文等。IndicTrans2提供HuggingFace接口,便于开发者集成使用。模型在多个翻译基准测试中表现出色,适用于各种印度语言翻译场景。
Legal-Text-Analytics - 法律文本分析资源、方法和工具概览
GithubInformation ExtractionLegal Norm ClassificationLegal Text AnalyticsMachine TranslationNatural Language Processing开源项目
本页面介绍了各种法律文本分析资源、方法和工具,涵盖光学字符识别、信息提取、文本总结、问答系统、自然语言处理、机器学习框架等内容。内容包含法律文档预处理、段落分割、句子边界检测、命名实体识别、法律规范分类、机器翻译、文档比较以及语义匹配的详细信息和实现方案。此外,还列出了相关数据集、研究小组和教程,适合从事法律文本分析的专业人士使用。
codebert-base - CodeBERT为编程与自然语言处理提供强大支持
CodeBERTGithubHuggingface代码搜索开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
CodeBERT-base是一个专为编程和自然语言设计的预训练模型,基于CodeSearchNet的双模态数据训练。它采用MLM+RTD优化目标,支持代码搜索和代码到文档生成等任务。该模型不仅适用于代码补全,还提供小型版本CodeBERTa。CodeBERT-base为编程语言处理领域开辟了新的研究方向,为开发者提供了有力的工具支持。
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。
bert-base-indonesian-1.5G-sentiment-analysis-smsa - BERT基础印尼语情感分析模型实现高精度文本分类
BERTGithubHuggingfaceindonlu印尼语开源项目情感分析机器学习模型
这是一个基于cahya/bert-base-indonesian-1.5G模型在indonlu数据集上微调的印尼语情感分析模型。在评估集上,该模型实现了93.73%的准确率,为印尼语文本分类任务提供了高效解决方案。模型使用Adam优化器和线性学习率调度器,通过10轮训练达到了稳定的性能表现。
codebert-java - CodeBERT模型针对Java代码优化 助力代码生成评估
CodeBERTGitHub代码数据集GithubHuggingface代码生成评估开源项目机器学习模型模型自然语言处理
这是一个基于microsoft/codebert-base-mlm模型训练的CodeBERT变体,专注于Java代码处理。经过100万步的掩码语言建模训练,该模型主要应用于CodeBERTScore项目,用于评估代码生成质量。它利用codeparrot/github-code-clean数据集的Java代码,不仅可用于代码生成评估,还能支持其他代码分析任务,为相关研究和应用提供了有力支持。
SecureBERT_Plus - 网络安全领域的增强版语言模型
GithubHuggingfaceSecureBERT+开源项目数据集机器学习模型网络安全语言模型
该模型在网络安全数据上进行训练,提升了9%的MLM性能,使用8xA100 GPU进行大规模训练,目前已上传至Huggingface平台,供用户访问和使用。
bert-base-multilingual-uncased - BERT多语言预训练模型支持102种语言的自然语言处理
BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练
bert-base-multilingual-uncased是基于102种语言的维基百科数据预训练的BERT模型。它采用掩码语言建模进行自监督学习,可支持多语言自然语言处理任务。该模型不区分大小写,适用于序列分类、标记分类和问答等下游任务。通过在大规模多语言语料库上预训练,模型学习了多语言的双向语义表示,可通过微调适应特定任务需求。
bert-large-cased - 大规模双向Transformer预训练英语语言模型
BERTGithubHuggingface开源项目文本分类模型深度学习自然语言处理预训练模型
bert-large-cased是一个在大规模英语语料库上预训练的Transformer模型,采用掩码语言建模和下一句预测任务。模型包含24层、1024隐藏维度、16个注意力头和3.36亿参数,适用于序列分类、标记分类和问答等下游NLP任务。在SQuAD和MultiNLI等基准测试中表现优异。
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