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bert-base-japanese-v2

日语BERT预训练模型:全词屏蔽和Unidic分词

bert-base-japanese-v2是基于日语维基百科预训练的BERT模型,采用unidic-lite词典和全词屏蔽策略。模型架构包含12层、768维隐藏状态和12个注意力头。它结合MeCab和WordPiece算法进行分词,词表大小为32768。模型在512个token实例上进行了100万步训练,耗时约5天。该模型适用于多种日语自然语言处理任务,为研究人员和开发者提供了强大的日语语言理解工具。

deberta-v2-large-japanese-char-wwm - 基于DeBERTa V2的大规模日语预训练语言模型
DeBERTa V2GithubHuggingface字符级tokenization开源项目日语模型自然语言处理预训练模型
deberta-v2-large-japanese-char-wwm是一个基于DeBERTa V2架构的日语预训练语言模型。它采用字符级分词和全词遮蔽技术,在171GB的日语语料库上训练而成。该模型支持掩码语言建模等任务,可直接处理原始文本。经26天训练后,模型在掩码语言建模评估集上达到79.5%的准确率,为日语自然语言处理研究和应用提供了强大工具。
line-distilbert-base-japanese - LINE DistilBERT模型推动日语文本智能处理
Apache License 2.0GithubHuggingfaceLINE DistilBERT开源项目日本语模型模型架构预训练模型
LINE Corporation推出的DistilBERT模型专为日语文本处理而设计,基于BERT-base教师模型,在131 GB日语网络文本上完成了预训练。模型采用DistilBERT架构,有6层、768隐层、12个注意力头和66M参数。评估结果优秀,JGLUE评测中表现出色。其使用MeCab和SentencePiece进行分词和子词处理,词汇量为32768。适用于多种日语NLP任务,遵循Apache 2.0许可证。在GitHub上提供更多信息。
bert-base-japanese-v3-ner-wikipedia-dataset - 基于维基百科数据集的日语命名实体识别BERT模型
BERTGithubHuggingfaceWikipedia数据集固有表現認識大规模语言模型开源项目模型自然语言处理
本项目提供了一个基于BERT的日语命名实体识别模型,该模型使用维基百科数据集进行训练。模型能够识别日语文本中的人名、地名等实体,可通过Transformers库轻松调用。项目源自《大规模语言模型入门》一书,提供了使用示例和相关资源链接,采用Apache 2.0许可证。
roberta-base-japanese-with-auto-jumanpp - 日语RoBERTa预训练语言模型
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目文本预训练日语模型机器学习模型自然语言处理
RoBERTa日语基础模型通过日本维基百科和CC-100语料库训练而成,采用Juman++分词系统和32000规模词表,支持掩码语言建模与下游任务微调。模型经过A100 GPU集群训练,在JGLUE基准测试中展现出稳定性能,可作为日语自然语言处理的基础模型使用。
bert-base-japanese-v3-unsup-simcse-jawiki - 使用无监督SimCSE的BERT日文模型特性和应用
GithubHuggingfaceSimCSEbert-base-japanese-v3-unsup-simcse-jawikitransformers大规模语言模型开源项目模型语义相似度
本项目利用无监督SimCSE方法对BERT大型语言模型进行微调,重点在于日文数据集的应用。通过cl-tohoku/bert-base-japanese-v3模型和来自jawiki的句子数据集进行训练,旨在提高语言理解与相似度计算的能力。项目附带丰富的使用案例,例如通过Colab笔记本进行的训练与推论,帮助研究者与开发者了解模型的实际应用。这一无监督方法为自然语言处理任务提供了创新方案,尤其适合有特定语言需求的专业项目。
sentence-bert-base-ja-mean-tokens-v2 - 日语句向量模型SBERT-ja-v2支持高精度语义相似度计算
GithubHuggingfaceSentence-BERT开源项目文本嵌入日本語机器学习模型自然语言处理
sentence-bert-base-ja-mean-tokens-v2是一个基于BERT的日语句向量模型,采用MultipleNegativesRankingLoss训练方法,精度较前版本提升1.5-2个百分点。模型基于cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-word-masking预训练,主要用于句子相似度计算等任务。它提供简洁的Python接口,支持批量处理,可应用于多种自然语言处理场景。
japanese-roberta-base - 日语RoBERTa模型适用于掩码语言建模
GithubHuggingfacejapanese-roberta-basetransformers开源项目日语NLP模型模型训练迁移学习
此项目展示了一个经过日本CC-100和维基百科数据集训练的日语RoBERTa模型,专注于掩码语言建模。该模型在12层768隐藏单元的架构中实现了良好的语义预测能力,适合自然语言处理应用,且支持自定义位置编码。
sbert-base-ja - 日语句向量模型:基于BERT的自然语言处理工具
BERTGithubHuggingface句子相似度开源项目日语SNLI数据集日语自然语言处理模型语义表示
sbert-base-ja是一个日语句向量模型,基于BERT架构开发。该模型利用colorfulscoop/bert-base-ja作为预训练基础,并通过日语SNLI数据集进行了微调。它能够将日语文本转化为向量形式,主要应用于句子相似度计算和文本分类等领域。模型采用SentenceTransformer结构,为开发者提供了便捷的API,有助于在多种自然语言处理任务中快速部署和应用。
sentence-bert-base-ja-mean-tokens - 日语Sentence-BERT模型实现句子向量化和相似度计算
BERTGithubHuggingface句向量模型开源项目日语模型特征提取语义相似度
sentence-bert-base-ja-mean-tokens是一个专为日语开发的Sentence-BERT模型,可将日语句子转换为向量表示。该模型适用于句子相似度计算、文本分类等NLP任务,提供Python接口,支持批量处理和GPU加速。作为日语自然语言处理的基础工具,它为开发者提供了高效的句子编码解决方案。
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。
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