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japanese-hubert-base

日语HuBERT Base自监督语音学习模型

rinna Co., Ltd.发布的日语HuBERT Base模型,采用与原始HuBERT相同的12层变换器结构,通过ReazonSpeech语料库的19000小时语音数据进行训练,支持自监督语音表示学习。模型提供详尽的训练配置和论文参考,便于研究和应用。使用Transformers库可方便地实现日语语音处理。

chinese_speech_pretrain - 中文语音预训练模型,wav2vec 2.0和HuBERT的开源实现
GithubHuBERTWenetSpeechwav2vec 2.0中文语音识别开源项目语音预训练模型
chinese_speech_pretrain项目开源了基于WenetSpeech数据集训练的中文语音预训练模型。项目包含wav2vec 2.0和HuBERT的BASE与LARGE版本,均使用1万小时多样化中文语音数据训练。模型在自动语音识别任务中表现优异,尤其适合低资源场景。项目提供模型下载及使用指南,可用于语音识别、语音合成等研究领域。
kotoba-whisper-v2.1 - 日语语音识别模型优化版:提升精度和功能
GithubHugging FaceHuggingfaceKotoba-Whisper开源项目日语模型自然语言处理语音识别
Kotoba-Whisper-v2.1是一款基于Whisper的日语语音识别模型。该模型通过集成额外的后处理功能,如添加标点符号,提高了识别准确度。在多个日语语音数据集上,其表现超越了原版Whisper模型。模型支持使用Transformers库进行推理,并可选用Flash Attention 2等技术优化性能。
japanese-gpt2-small - rinna开发的轻量级日语自然语言处理模型
GPT-2GithubHuggingface开源项目文本生成日语模型机器学习模型自然语言处理
japanese-gpt2-small是rinna公司开发的轻量级日语GPT-2模型。该模型基于CC-100和日语维基百科数据集训练,采用12层768隐藏单元的Transformer架构。它使用SentencePiece分词器,适用于文本生成等多种自然语言处理任务。模型在V100 GPU上训练约15天,验证集困惑度达到21左右。作为日语NLP的预训练基础模型,japanese-gpt2-small为相关研究和应用提供了有力支持。
bert-kor-base - BERT韩语基础模型助力自然语言处理任务
BERTGithubHuggingfaceTransformers开源项目模型自然语言处理韩语模型预训练模型
bert-kor-base是一个韩语BERT基础模型,利用70GB韩语文本和42000个小写子词训练而成。该模型可应用于文本分类、命名实体识别、问答系统等韩语自然语言处理任务。研究者可通过Hugging Face的transformers库轻松使用。GitHub项目页面提供了详细的性能评估和与其他韩语模型的对比,为相关研究和应用开发提供参考。
TransformerHub - 实现与参考多种Transformer模型
BERTGPTGithubTransformerTransformerHubViT开源项目
此项目实现了多种Transformer架构,包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型,旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法,当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。
ReazonSpeech - 多模型语音识别开源工具包 支持日语音频分析
GithubReazonSpeech开源项目深度学习自然语言处理语音识别
ReazonSpeech是一个开源语音识别项目,整合了多种高性能模型。它提供基于NeMo的FastConformer-RNNT模型、基于Kaldi的K2模型和基于ESPnet的Conformer-Transducer模型。此外,该项目还包含专用于日语电视节目分析的工具,有助于构建日语音频语料库。ReazonSpeech支持多个深度学习框架,为开发者提供了多样化的选择。
kobert-base-v1 - 为韩语自然语言处理优化的BERT模型
BERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理韩语
KoBERT是SKT Brain开发的韩语BERT模型,针对韩语特性进行了优化。这一预训练模型为文本分类、命名实体识别等韩语自然语言处理任务提供了有力支持。作为开源项目,KoBERT在GitHub上提供了完整代码和文档,方便研究人员和开发者使用和研究。
xlm-roberta-ner-japanese - 基于XLM-RoBERTa的日语命名实体识别模型
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别固有表现抽出开源项目日语模型模型自然语言处理
xlm-roberta-ner-japanese是一个基于xlm-roberta-base的日语命名实体识别模型。该模型利用日本维基百科数据集进行训练,能够识别8种实体类型,包括人名、组织和地点等。模型在验证集上实现了0.9864的F1分数。它提供了简洁的使用方法,便于集成到各类自然语言处理应用中,适用于日语文本的实体提取任务。
mDeBERTa-v3-base-finetuned-nli-jnli - 基于多语言NLI和JGLUE数据集微调的日语NLP模型
GithubHuggingfacemDeBERTa-v3多语言模型开源项目微调模型自然语言推理零样本分类
该模型基于微软mdeberta-v3-base在多语言NLI和JGLUE数据集上微调而来。它支持日语零样本文本分类和跨语言自然语言推理任务,在评估集上达到68.08%准确率和67.42% F1分数。模型可应用于日语主题分类、跨语言蕴含关系判断等自然语言处理任务,为日语NLP应用提供了有力支持。
deberta-v3-base - 高效预训练语言模型提升自然语言理解任务性能
DeBERTaGithubHuggingface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
DeBERTa-v3-base是一种改进的预训练语言模型,采用ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术。该模型在SQuAD 2.0和MNLI等自然语言理解任务上表现优异,超越了RoBERTa等基准模型。它具有12层结构、768维隐藏层、86M骨干参数和128K词表。研究人员可通过Hugging Face Transformers库对其进行微调,应用于多种自然语言处理任务。
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