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legal-bert-base-uncased

法律领域专用预训练语言模型

LEGAL-BERT是一系列针对法律领域优化的BERT模型,基于12GB多样化英语法律文本预训练而成。它涵盖立法、法院案例和合同等内容,在法律特定任务中表现优于通用BERT。此外,项目提供了一个仅为BERT-BASE大小33%的轻量级模型,在保持竞争力的同时提高了效率。LEGAL-BERT旨在促进法律NLP研究、计算法律和法律技术应用的发展。

legal-bert-small-uncased - 专为法律领域设计的轻量级BERT模型
GithubHuggingfaceLEGAL-BERT开源项目模型法律文本法律领域自然语言处理预训练模型
legal-bert-small-uncased是一个轻量级法律领域BERT模型。它在12GB多样化法律文本上预训练,包括法规、判例和合同。与普通BERT相比,该模型在法律任务上表现更优,且体积更小、运行更快,为法律NLP研究和应用提供了高效工具。
InLegalBERT - 印度法律领域预训练语言模型
GithubHuggingfaceInLegalBERT印度法律开源项目模型法律文本预训练法律领域自然语言处理
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。
bert-base-uncased - BERT基础版无大小写区分的预训练英语语言模型
BERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理预训练模型
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。
ner-bert-base-cased-pt-lenerbr - 葡萄牙语法律文本的BERT命名实体识别模型
BERTGithubHuggingfaceLeNER-BrNER开源项目模型法律领域葡萄牙语
这是一个针对葡萄牙语法律文本的命名实体识别模型,基于BERT架构在LeNER-Br数据集上微调而来。模型在测试集上取得了89.26%的F1分数,可识别多种法律实体类型,包括判例、法规、组织机构等。该模型为葡萄牙语法律文本分析提供了有力支持,可通过HuggingFace平台或Python代码进行使用。
bert-base-german-cased - 德语BERT预训练模型 为自然语言处理任务提供基础
German 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-base-german-cased是一个德语BERT预训练模型,由deepset团队开发。该模型在德语维基百科、法律文本和新闻文章等大规模语料上进行训练。在命名实体识别和情感分析等多项任务中表现优异,为德语自然语言处理提供了坚实基础。模型保留原文大小写信息,有助于更准确地处理德语文本特征。
bert-large-uncased - 大规模无大小写区分BERT自然语言处理预训练模型
BERTGithubHuggingface开源项目掩码语言模型模型深度学习自然语言处理预训练模型
bert-large-uncased是基于大规模英文语料预训练的自然语言处理模型。通过掩码语言建模和下一句预测任务,模型学习了双向语言表示。它拥有24层结构、1024维隐藏层和16个注意力头,总计336M参数。该模型适用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调,也可直接用于掩码填充或作为特征提取器。
bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力
BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练
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。
bert-base-NER-uncased - BERT基础模型应用于命名实体识别的开源项目
GithubHuggingfaceMIT许可证免责条款开源许可开源项目模型版权声明软件分发
该项目基于BERT的bert-base-uncased模型,通过微调实现了命名实体识别(NER)功能。模型能有效识别文本中的实体,支持多种语言和实体类别,包括人名、地名、组织机构等。在多个NER数据集上展现了优异性能,模型参数规模约1.1亿。项目为自然语言处理研究人员和开发者提供了一个强大的工具,可用于提取各类文本中的关键实体信息,适用于信息抽取、问答系统等多种应用场景。
distilbert-base-cased - DistilBERT:轻量高效的BERT模型,保留核心性能
BERTDistilBERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
DistilBERT base model (cased)是BERT base model的轻量版本,通过知识蒸馏技术实现了模型压缩。它在BookCorpus和维基百科上进行自监督预训练,在保持核心性能的同时大幅减小了模型体积,加快了推理速度。这个模型主要用于微调下游NLP任务,如序列分类、标记分类和问答等。在GLUE基准测试中,DistilBERT展现出与原始BERT相当的性能,为需要效率与性能平衡的NLP应用提供了理想选择。
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。
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