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。

EnvironmentalBERT-environmental - BERT模型在ESG环境文本分类领域的创新应用

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EnvironmentalBERT-environmental是一个针对ESG领域环境文本分类的优化BERT模型。通过2000条环境数据集的微调，该模型能有效识别环境相关文本。它为研究人员提供了ESG分析和环境行为研究的有力工具，支持文本分类pipeline，操作简便。这一创新为ESG评估带来了精确的NLP解决方案，推动了环境、社会和治理领域的量化分析。

flair-ner-spanish-judicial - 增强拉美司法系统中性别暴力案件的透明度和数据收集效率

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该项目通过提高拉美司法系统中性别暴力案件的数据透明度和获取能力，旨在改善司法体系的信任。AymurAI项目应用FLAIR指南和BiLSTM-CRF架构，结合BETO嵌入模型，创建了专注于阿根廷刑事法院数据的NER模型。此模型在布宜诺斯艾利斯刑事法院N°10的数据集上进行训练，提供了半自动化的数据收集和分析功能。目前为原型阶段，其目标是助力政策制定和社会倡导，尤其是提升女性及LGBTIQ+群体的司法获取途径。

bert-base-uncased - BERT基础版无大小写区分的预训练英语语言模型

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BERT-base-uncased是一个在大规模英语语料上预训练的基础语言模型。该模型不区分大小写，通过掩码语言建模和下一句预测两个目标进行训练，学习了英语的双向语义表示。它可以为序列分类、标记分类、问答等下游任务提供良好的基础，适合进一步微调以适应特定应用场景。

bert-base-arabert - AraBERT阿拉伯语言理解预训练模型

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AraBERT是一个阿拉伯语言理解预训练模型系列，提供从基础到大型等多个版本。模型基于超过77GB的阿拉伯语语料库训练，适用于情感分析、命名实体识别和问答等任务，支持主流深度学习框架。

kpfbert - 面向韩语自然语言处理的BERT预训练模型

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KpfBERT是一个针对韩语自然语言处理的预训练BERT模型。该开源项目提供韩语文本处理的基础模型支持，通过韩语语料库训练，可用于文本分类、命名实体识别等韩语NLP任务。

bert-small - 轻量级BERT模型用于下游NLP任务优化

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bert-small是Google BERT官方仓库转换的小型预训练模型，属于紧凑型BERT变体系列。该模型采用4层结构和512维隐藏层，为自然语言处理研究提供轻量级解决方案。在自然语言推理等任务中，bert-small展现出优秀的泛化能力，有助于推进NLI研究beyond简单启发式方法。作为下游任务优化的理想选择，bert-small为NLP领域带来新的研究与应用可能。

sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用

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该情感分析模型基于BERT，在大规模英语语料的自监督训练基础上，具备双向语句理解能力，经过精细调优，专注于文本分类任务，该项目微调BERT模型以进行情感分析，可用于自动提取文本中的情感特征。

PatentSBERTa - 基于SBERT的专利文本相似度与分类深度学习模型

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PatentSBERTa是一个基于sentence-transformers的深度学习模型，用于专利文本分析和分类。模型将专利文本映射为768维向量，实现专利文档的语义搜索和聚类分析。通过SBERT技术计算专利间相似度，支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers两种框架调用。

mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7 - mDeBERTa-v3模型实现多语言自然语言推理和零样本分类

GithubHuggingfacemDeBERTa-v3多语言开源项目机器学习模型自然语言推理零样本分类

mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7是一个支持100种语言的自然语言推理和零样本分类模型。它基于mDeBERTa-v3-base架构,通过XNLI和multilingual-NLI-26lang-2mil7数据集微调,包含27种语言的270多万个文本对。该模型在XNLI和英语NLI测试中表现优异,展现出卓越的跨语言迁移能力,为多语言NLP任务提供了强大解决方案。

indictrans2-indic-indic-dist-320M - 支持22种印度语言的机器翻译模型

AI4BharatGithubHuggingfaceIndicTrans2多语言开源项目机器学习模型翻译

IndicTrans2 是一款支持22种印度语言之间翻译的机器翻译模型，结合了多语言模型优化以提升翻译效率。此开源项目利用BLEU、CHRF和COMET等AI技术指标提升翻译准确性，适用数据集包括FLORES-200。项目采用MIT许可协议，适用于多领域的研究与应用。

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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。

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