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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-base-NER - 基于BERT的高性能命名实体识别模型用于精准NER任务
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-base-NER是一个基于BERT的预训练模型,专门用于命名实体识别任务。该模型在CoNLL-2003数据集上进行微调,能够识别地点、组织、人名和杂项四类实体。在NER任务中,bert-base-NER展现出优秀性能,F1分数达92.59%。模型提供简洁接口,可广泛应用于各类自然语言处理场景。
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。
gemma-2-2b-jpn-it - Gemma 2系列日语大模型实现多任务自然语言处理
Gemma 2 JPNGithubHuggingface人工智能模型大语言模型开源项目日语模型机器学习模型
Gemma 2系列2B参数日语大语言模型从Gemini技术中汲取灵感,通过8万亿tokens数据训练而成。模型支持日语文本生成、问答和摘要等功能,采用TPUv5p硬件与JAX框架开发。在日语任务评测中准确率达98.24%,提供多种部署方案及精度配置选项。
gbert-base - 基于维基百科训练的高性能德语BERT预训练模型
BERTGithubHaystackHuggingface开源项目德语模型机器学习模型自然语言处理
gbert-base是一款德语BERT预训练模型,由原始German BERT与dbmdz BERT团队于2020年10月联合发布。模型使用维基百科、OPUS和OpenLegalData数据集进行训练,在GermEval18和GermEval14基准测试中取得了显著优于前代模型的性能表现。作为开源项目,该模型采用MIT许可证,可用于多种德语自然语言处理应用场景。
KR-BERT - 高效小型韩语预训练模型
BERTGithubKR-BERT开源项目深度学习自然语言处理韩语模型
KR-BERT是首尔国立大学开发的韩语特定BERT模型,采用双向WordPiece分词技术,支持字符和子字符级处理。该模型在词汇量和参数规模上经过优化,在多项下游任务中表现出色,为韩语自然语言处理提供高效准确的解决方案。
awesome-japanese-nlp-resources - 日语NLP资源大全,包括Python库、工具、模型与数据集
GithubHugging FaceJapaneseNLPPythonawesome-japanese-nlp-resources开源项目
本项目提供全面的日语自然语言处理(NLP)资源,包括Python库、语言模型、词典和语料库等。收录了605个GitHub仓库和820个Hugging Face模型及数据集,并附带一个搜索工具方便查找更新信息。项目定期更新,最新包括Mozc UT地名词典和Kana-Kanji转换模块。资源涵盖形态分析、句法分析、情感分析及机器翻译等,是日语NLP研究和应用的重要参考。
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。
vocab-coverage - 中文语言模型识字率与词向量分布分析
BERTERNIEGithub中文认知开源项目词向量语言模型
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。
bert4torch - 基于PyTorch开发的自然语言处理工具
Githubbert4torch功能开源项目快速上手模型预训练权重
bert4torch是一个基于PyTorch开发的自然语言处理工具。支持包括BERT、RoBERTa、GPT在内的多种预训练模型,适用于广泛NLP任务。提供丰富示例及详尽文档,助力快速实施项目。特包高级功能如大模型推理,极致满足专业需求,是NLP领域的首选工具库。
awesome-japanese-llm - 日本语言学习模型的最新动态与综合信息
GitHub管理Github事前学乒参数大小开源项目日本語LLM模型开发
awesome-japanese-llm汇集全面的日语预训练语言模型和指令调优信息,包括性能评估基准和各类型模型开发动态。提供详尽的技术文档、开源许可信息,是日语技术开发者和研究人员的重要资源。
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