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KR-FinBert-SC

金融情感语义分析的最新进展

KR-FinBert-SC利用金融语料库进行预训练和微调,以提高NLP中的情感分析性能。该模型训练涉及韩国维基百科、新闻文章和法律文本等,扩展数据集超过12GB,并添加了经济新闻和证券分析报告以支持迁移学习。在50,000条标记数据中,该模型的情感分类准确率达到96.3%。

polyglot-ko-1.3b - EleutherAI推出13亿参数韩语自然语言处理模型
GithubHuggingfacePolyglot-Ko大规模语言模型开源项目模型自回归语言模型自然语言处理韩语模型
Polyglot-Ko-1.3B是EleutherAI团队开发的韩语自回归语言模型,拥有13亿参数。该模型在863GB韩语数据上训练,在KOBEST基准测试中表现优异。与同规模模型相比,Polyglot-Ko-1.3B在多个下游任务中展现出显著优势,可应用于多种韩语自然语言处理任务。
fineweb-edu-classifier - 基于深度学习的网页教育内容智能分类系统
FineWeb-EduGithubHuggingface开源项目教育内容分类数据集过滤机器学习模型模型网页质量评估
FineWeb-Edu classifier是一款基于Snowflake-arctic-embed模型的网页教育内容智能分类系统。该系统通过450,000个LLama3-70B-instruct模型标注的样本进行训练,能够对网页内容的教育价值进行0-5分的评估。在二元分类任务中,系统达到了82%的F1分数,为教育资源的筛选和管理提供了高效工具。尽管在特定领域存在一定局限性,但该系统为自动化筛选优质教育资源开辟了新途径,有望推动在线教育内容的质量提升。
xlm-roberta-large-finetuned-conll03-english - XLM-RoBERTa基于命名实体识别模型支持百余种语言
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理迁移学习
xlm-roberta-large-finetuned-conll03-english是基于XLM-RoBERTa的多语言命名实体识别模型,预训练涵盖百余种语言,并经英语CoNLL-2003数据集微调。适用于命名实体识别、词性标注等标记分类任务,具备出色的多语言处理能力。模型由Facebook AI团队开发,在Hugging Face平台开放使用。使用时需注意潜在偏见和局限性。
graphcodebert-base - GraphCodeBERT结合数据流信息的代码预训练模型
GithubGraphCodeBERTHuggingface代码理解开源项目数据流分析模型深度学习自然语言处理
GraphCodeBERT是基于Transformer架构的代码预训练模型,结合代码序列和数据流信息。模型包含12层、768维隐藏状态和12个注意力头,最大序列长度512。在CodeSearchNet数据集上训练,涵盖6种编程语言的230万函数-文档对,旨在增强代码理解和处理能力。
KoGPT2-FineTuning - KoGPT2模型微调工具 韩语歌词和文本生成
GithubKoGPT2开源项目微调文本生成机器学习自然语言处理
KoGPT2-FineTuning是一个基于SKT-AI的KoGPT2模型的微调工具,专注于韩语歌词和文本生成。该项目使用精选的歌词、小说和文章数据进行训练,支持不同音乐流派的歌词创作。它提供Colab运行环境,并包含可调参数的生成器功能,方便用户控制输出文本的创意性。此项目为韩语自然语言处理和创意写作领域提供了实用的解决方案。
bert_score - 先进的自然语言生成评估工具
BERTScoreGithub开源项目文本生成评估机器学习自然语言处理预训练模型
BERTScore是一种创新的自然语言生成评估工具,基于BERT预训练模型的上下文嵌入技术。它通过计算候选句和参考句中单词的余弦相似度,得出精确度、召回率和F1分数。研究表明,BERTScore在句子级和系统级评估中与人工判断具有高度相关性。该项目支持130多种预训练模型,适用于多种语言的文本生成评估。BERTScore提供Python接口和命令行工具,操作简便,是自然语言处理领域的有力辅助工具。
transformer-models - MATLAB深度学习变换器模型实现库
BERTGithubMATLABTransformer开源项目深度学习自然语言处理
该项目提供MATLAB环境下的多种深度学习变换器模型实现,包括BERT、FinBERT和GPT-2。支持文本分类、情感分析、掩码标记预测和文本摘要等自然语言处理任务。项目特点包括预训练模型加载、模型微调、详细示例和灵活API,可用于研究和实际应用。
NewsMTSC - 新闻文章多目标情感分析的开源数据集和模型
GithubNewsMTSC开源项目情感分析数据集新闻文章目标依赖情感分类
NewsMTSC是一个针对新闻文章中目标依赖情感分类的开源项目,包含超过11000个来自美国在线新闻媒体政策报道的标记句子。项目提供了名为GRU-TSC的模型,实现了先进的目标情感分类性能。NewsMTSC不仅开放了详细的数据集,还提供了易用的Python包,方便研究人员和开发者进行情感分析。该工具支持多目标情感分类,为新闻文本分析提供了实用的解决方案。
scibert_scivocab_uncased-finetuned-ner - 采用SciBERT微调的药物和不良反应识别模型
GithubHuggingfaceSciBERT不良反应医学命名实体识别开源项目模型药物
此模型基于SciBERT进行微调,专门用于识别药物名称和其不良反应,能够有效分类输入文本中的药物和不良反应实体,提升医学文本的信息提取效率。通过简单设置NER流水线,该模型可快速部署并用于自动化识别,主要应用于处理与药物和不良反应相关的自然语言处理任务,是处理ade_corpus_v2数据集的有效工具。
UltraFastBERT - 指数级加速的BERT语言模型训练与推理方案
BERTGithubUltraFastBERT开源项目机器学习神经网络语言模型
UltraFastBERT是一个开源项目,旨在通过创新的快速前馈(FFF)层设计实现BERT语言模型的指数级加速。项目提供了完整的训练代码,以及在CPU、PyTorch和CUDA平台上的高效实现。包含训练文件夹、各平台基准测试代码,以及UltraFastBERT-1x11-long模型的配置和权重,可通过HuggingFace轻松加载使用。研究人员可以方便地复现结果,并进一步探索该突破性技术在自然语言处理领域的广泛应用潜力。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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