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bert-base-japanese-char

日语BERT模型采用字符级分词预训练

bert-base-japanese-char是一个基于日语维基百科训练的BERT模型,采用字符级分词。模型架构包括12层、768维隐藏状态和12个注意力头,词汇量4000。处理流程先用MeCab进行形态分析,再进行字符级分词。模型在约1700万个句子上训练100万步,每批次处理256个实例,每个实例包含512个标记。该模型适用于各种日语自然语言处理任务。

classifier-multi-label - 基于BERT的多标签文本分类算法实现
BERTGithubSeq2SeqTextCNNtf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits多标签分类开源项目
本项目介绍了如何使用BERT结合TextCNN、Denses、Seq2Seq等多种算法实现多标签文本分类。涵盖了模型结构、损失函数和解码方法等细节,展示了不同方法在推理速度和分类效果上的表现,提供了实验数据和结论,帮助开发者选择最佳解决方案。
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。
BERTopic - 高效的Transformers主题建模,支持多种模式
BERTopicGithubPythonc-TF-IDFtransformers主题建模开源项目
BERTopic是一种利用Transformers和c-TF-IDF进行主题建模的技术,能够生成易于解释的密集主题聚类,同时保留关键词描述。该项目支持多种主题建模方法,如有监督、半监督和无监督模式,具有模块化和高扩展性。丰富的可视化功能和多种表示方法进一步支持深入分析。BERTopic还兼容多种嵌入模型,并支持多语言处理,适应不同应用场景。
bpemb - 基于BPE技术的多语言预训练子词嵌入,用于自然语言处理
BPEmbByte-Pair EncodingGithub子词嵌入开源项目神经网络自然语言处理
BPEmb使用Byte-Pair Encoding (BPE)技术,为275种语言提供训练好的子词嵌入,训练数据来自Wikipedia。该项目为神经网络在自然语言处理任务中提供输入。用户可以通过pip安装BPEmb,并自动下载所需的嵌入和SentencePiece模型。BPEmb支持子词分段和预训练子词嵌入,适用于多种语言处理任务,具有多种词汇表大小选择,以满足不同应用需求。
Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具
GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络
为中文用户提供高效的文本分类解决方案,支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型,涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程,通过下载与调用数据,实现多标签分类和文本相似度计算,简化复杂的自然语言处理任务。
Baichuan2 - 开源大语言模型
Baichuan 2Github大语言模型开源开源项目推理和部署模型微调
Baichuan 2,新一代开源大语言模型,拥有基于2.6万亿Tokens训练的7B与13B版本,展现卓越性能于多语言、法律及医疗领域。开发者经官方审核后,可免费商用。详情见技术报告《Baichuan 2: Open Large-scale Language Models》。
PL-BERT - 通过PL-BERT实现更自然的语音合成
GithubPL-BERT图标预测开源项目文本转语音自然语言模型语音合成
PL-BERT,一种创新的音素级预训练语言模型,通过预测掩码音素对应的字形,有效提升了多语种文本到语音转换的自然度和准确性。经科学评估,其合成语音质量在面对非模型文本时,较传统方法有明显提高,推动了语音合成技术的进步。
bertviz - 利用BERT、GPT2等模型进行注意力机制可视化
BertVizGithubHuggingfaceJupyter NotebookTransformerself-attention开源项目
BertViz是一个交互式工具,可视化BERT、GPT2、T5等Transformer模型的注意力机制。支持在Jupyter和Colab中运行,提供head view、model view、neuron view三种独特视角。通过简便的Python API调用,大多数Huggingface模型均兼容。通过Colab教程,可快速尝试这些可视化功能。
ColBERT - 基于BERT的快速大规模文本检索模型
BERTColBERTGithub信息检索向量相似度开源项目自然语言处理
ColBERT是一种基于BERT的检索模型,能在数十毫秒内实现大规模文本集合的高效搜索。该模型采用细粒度的上下文后期交互技术,将段落编码为令牌级嵌入矩阵,在保持检索质量的同时提高效率。ColBERT具备索引、检索和训练功能,适用于多种信息检索任务。模型提供预训练checkpoint和Python API,方便研究人员和开发者在实际项目中快速应用。
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