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bert-base-japanese-char-v3

BERT-base日语字符级预训练模型

bert-base-japanese-char-v3是一个基于BERT架构的日语预训练模型,采用字符级分词和整词掩码策略。模型在CC-100和日语维基百科上训练,具有12层结构和7027词汇量。它使用MeCab和Unidic 2.1.2进行分词,在TPU上训练了200万步,为日语NLP任务提供了有力支持。

bert-ner-japanese - 日本语固有表达识别,使用BERT模型实现
BERTGithubHuggingface固有表现抽取开源项目日本机器学习模型自然语言处理
本项目利用BertForTokenClassification模型,实现高效的日本语固有表达识别,可识别八种类别,如人名、法人名和地名等,以满足多样化的语言处理需求。该项目基于东北大学的日本语BERT模型和stockmarkteam的Wikipedia数据集进行训练,通过安装transformers库等,即可实现快速识别,适合应用于IT和学术研究领域的文本分析。
llm-jp-13b-v2.0 - 改进日本大型语言模型的开发与应用
GithubHuggingfacellm-jp大语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理预训练
由日本团队发起,项目提供基于Transformer架构的大型语言模型,支持多种编程语言和文本生成,专注于自然语言处理。模型经过大规模数据集的预训练和细化调试,展现出卓越的文本生成能力。
japanese-gpt-neox-3.6b - 基于GPT-NeoX架构的36亿参数日语大语言模型
GPT-NeoXGithubHuggingface开源项目日语预训练模型深度学习自然语言处理语言模型
japanese-gpt-neox-3.6b是一个基于GPT-NeoX架构的日语大语言模型,拥有36亿参数。该模型在超过3125亿个日语语料库tokens上训练,包括CC-100、C4和维基百科数据。模型采用36层、2816隐藏层的transformer架构,验证困惑度为8.68。使用sentencepiece分词器,词表大小32,000,支持UTF-8字节分解。模型已开源并提供训练数据和使用文档。
sup-simcse-ja-large - 基于BERT的日语句向量模型与文本相似度分析工具
GithubHuggingfaceJSNLIsentence-transformers开源项目文本嵌入日本语文本相似度模型自然语言处理
该模型基于BERT-large-japanese-v2架构开发,通过JSNLI数据集训练完成。模型整合了sentence-transformers和HuggingFace Transformers框架,可实现日语文本的向量化表示和相似度分析。技术特点包括cls池化策略、1024维隐藏层和BFloat16数据格式,适用于日语自然语言处理任务。
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。
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。
t5-base-japanese - 高效的日语文本转换T5预训练模型
GithubHuggingfaceT5准确率开源项目日本语料库模型语言模型迁移学习
本项目针对日语文本处理,提供了一款预训练的T5模型,该模型利用Wikipedia、OSCAR和CC-100等约100GB的数据进行训练。相比Google多语言T5模型,虽尺寸小25%,但在精度上有所提升,尤其是在livedoor新闻分类任务中表现突出。适用于日语文本高效处理,需关注潜在的偏见和伦理输出问题。
japanese-gpt2-medium - 中型日语GPT-2模型为自然语言处理提供强大支持
GPT-2GithubHuggingfacetransformer开源项目文本生成日语模型模型自然语言处理
rinna公司开发的中型日语GPT-2模型基于CC-100和维基百科数据集训练。该模型采用24层1024隐藏单元的Transformer架构,使用sentencepiece分词器。通过Hugging Face可轻松调用,适用于多种日语自然语言处理任务。这个开源项目遵循MIT许可证,为日语NLP研究和应用奠定了坚实基础。
bert-finetuned-japanese-sentiment - 日语电商评论情感分析BERT微调模型
BERTGithubHuggingface开源项目情感分析日语处理机器学习模型自然语言处理
该模型基于cl-tohoku/bert-base-japanese-v2微调,使用20,000条亚马逊日语评论进行训练。经过6轮训练后,模型能够将文本准确分类为正面、中性或负面情感,验证集准确率达81.32%。此模型主要适用于日语电商评论等领域的情感分析任务。
JaColBERTv2.5 - 优化资源应用的日语信息检索模型
GithubHuggingfaceJaColBERTv2.5多语言模型开源项目数据集日本语检索器模型模型权重
该模型使用全新的训练方法,基于40%的数据成功创建了高效的日语信息检索系统。在多个数据集上表现优异,特别是改进的多向量检索方法,在资源受限的情况下提供卓越性能,优于包括BGE-M3在内的多语言模型,适合资源有限的应用场景。
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