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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。

bert-large-NER - BERT大型版命名实体识别模型实现最先进性能
BERTCoNLL-2003GithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型自然语言处理
bert-large-NER是一个基于BERT大型模型的命名实体识别(NER)工具。该模型在CoNLL-2003数据集上训练,可准确识别地点、组织、人名和其他杂项四类实体。模型支持通过Transformers pipeline轻松集成,适用于多种NER应用场景。在测试集上,bert-large-NER的F1分数达到91.7%,展现了卓越的实体识别能力。
sentiment_analysis_generic_dataset - BERT微调模型实现精准文本情感分析
BERTGithubHuggingface开源项目情感分析文本分类模型自然语言处理预训练模型
该项目基于BERT预训练模型,专门针对情感分析任务进行微调。模型使用bert-base-uncased作为基础,通过掩码语言建模和下一句预测技术进行预训练,具备理解双向语境的能力。这种预训练方法使模型能为情感分析等下游任务提供有效特征。值得注意的是,此微调版本仅适用于情感分析,不推荐用于其他任务的进一步调整。
bert-base-turkish-128k-uncased - 土耳其BERTurk无标记语言模型
BERTurkGithubHuggingface土耳其语开源项目数据库机器学习模型自然语言处理
土耳其BERTurk模型由德国巴伐利亚州立图书馆的MDZ团队开发,并得到土耳其NLP社区的支持。此无标记BERT模型使用包含土耳其语OSCAR语料库、维基百科、OPUS语料库及Kemal Oflazer提供的语料进行训练,总语料量为35GB。模型在Google的TPU v3-8上通过TensorFlow Research Cloud训练了200万步,词汇量为128k,目前支持PyTorch-Transformers。
labse_bert - 多语言BERT句子嵌入模型及其应用
GithubHuggingfaceLABSE BERT句子嵌入多语言处理开源项目模型模型应用自然语言处理
LaBSE BERT是一种语言无关的句子嵌入模型,由Fangxiaoyu Feng等人开发并在TensorFlow Hub上提供。该模型能够将文本转换为高效的向量表示,适用于多语言文本处理。利用AutoTokenizer和AutoModel加载模型,并通过mean_pooling方法获取句子嵌入,以增强文本分析和信息检索等领域的性能。使用PyTorch实现编码和处理,多语言文本分析更加轻松。
bert-base-italian-xxl-uncased - 意大利BERT和ELECTRA模型的开源大规模数据集
BERTELECTRAGithubHuggingface巴伐利亚州立图书馆开源项目意大利语模型模型
项目由巴伐利亚州立图书馆的MDZ数字图书馆团队开源,专注于训练大规模意大利语BERT和ELECTRA模型。数据来自Wikipedia和OPUS语料库,扩展至OSCAR语料库,数据规模从13GB到81GB不等,兼容PyTorch-Transformers。提供NER和PoS标注任务的结果示例,模型可在Huggingface model hub下载。欢迎通过GitHub参与和反馈。
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。
BERTweet - 专为英语推文预训练的大规模语言模型,助力自然语言处理
BERTweetCOVID-19GithubRoBERTa开源项目英文推文语言模型
BERTweet是首个专为英语推文预训练的公共语言模型,基于RoBERTa预训练程序,使用850M条推文数据进行训练,包含普通推文和疫情相关推文。BERTweet提供多种预训练模型,能够无缝集成于transformers和fairseq框架,支持情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务,为研究和应用提供有力支持。
ColBERT - 基于BERT的快速大规模文本检索模型
BERTColBERTGithub信息检索向量相似度开源项目自然语言处理
ColBERT是一种基于BERT的检索模型,能在数十毫秒内实现大规模文本集合的高效搜索。该模型采用细粒度的上下文后期交互技术,将段落编码为令牌级嵌入矩阵,在保持检索质量的同时提高效率。ColBERT具备索引、检索和训练功能,适用于多种信息检索任务。模型提供预训练checkpoint和Python API,方便研究人员和开发者在实际项目中快速应用。
lawyer-llama - 专业微调法律LLaMA模型
GithubLawyer LLaMA中国法律知识开源项目法律咨询法律微调法考
Lawyer LLaMA是面向法律领域的高级语言模型,经过精确微调,深入掌握中国法律体系。它能用简明语言讲解法律概念和提供初步咨询。项目亦开放了法律微调数据及模型参数,支持法律学术和实践应用。
BertWithPretrained - 基于PyTorch实现的BERT模型及相关下游任务
BERTGithubPyTorchTransformer中文文本分类开源项目英文文本分类
该项目基于PyTorch实现了BERT模型及其相关下游任务,详细解释了BERT模型和每个任务的原理。项目支持分类、翻译、成对句子分类、多项选择、问答和命名实体识别等任务,涵盖中文和英语的自然语言处理。此外,项目还含有丰富的数据集和预训练模型配置文件。
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