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IndobertNER：基于BERT的印度尼西亚语命名实体识别模型

模型模型微调 Github 开源项目 Huggingface 命名实体识别自然语言处理深度学习 IndoBERT

IndobertNER是基于indolem/indobert-base-uncased模型微调的印度尼西亚语命名实体识别模型。在评估集上，该模型展现出优秀性能，精确率达0.8307，召回率为0.8454，F1分数为0.8380。模型训练采用Adam优化器，使用线性学习率调度器，经过10轮迭代。虽然目前缺乏具体应用指南，但IndobertNER在印度尼西亚语自然语言处理领域具有广阔应用前景。

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Huggingface

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该项目分析了多种语言模型的中文识字率与词向量分布情况，通过字符集分类和词向量空间分布的研究，了解模型在处理中文字符时的认知能力。涵盖了BERT、ERNIE、roBERTa等模型的对比，以及不同字符集的识字判定，为后续的模型评估和改进提供了参考。

UER-py - 自然语言处理的开源预训练工具包

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UltraFastBERT - 指数级加速的BERT语言模型训练与推理方案

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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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KeyBERT是一款利用BERT嵌入技术的关键词提取工具。它通过计算文档和短语的嵌入表示之间的余弦相似度，识别出最能代表文档内容的关键词和短语。该工具支持Sentence-Transformers、Flair和Spacy等多种嵌入模型，适用于广泛的文本分析场景。KeyBERT还集成了Max Sum Distance和Maximal Marginal Relevance等算法，以提升结果多样性。此外，它还能与大型语言模型协同工作，为用户提供灵活高效的关键词提取方案。

text-embeddings-inference - 快速上手Ai理论及应用实战

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Text Embeddings Inference 为文本嵌入模型提供高效的推理服务，支持多种模型配置，适合AI及深度学习需求。快速部署和卓越的服务器级性能使其成为企业和研究机构面对大规模文本处理和复杂查询时的理想选择，支持包括 [BERT](https://link-to-bert) 和 [RoBERTa](https://link-to-roberta) 在内的多种模型，并兼容 Docker 和完备的 API 文档。

nlp-recipes - 使用最新深度学习模型加速自然语言处理系统开发

Azure Machine LearningBERTGithubNLPtransformers开源项目深度学习

该资源库提供构建NLP系统的示例和最佳实践，重点关注最新的深度学习方法和常见场景，如文本分类、命名实体识别和文本摘要。支持多语言，特别是利用预训练模型应对不同语言任务。内容基于与客户的合作经验，旨在简化开发过程，帮助数据科学家和工程师快速部署AI解决方案。

Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合

GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型

此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色，支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。

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