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gliner_multi

灵活识别多语言实体的开源NER模型

GLiNER-multi是一个基于双向Transformer架构的开源多语言命名实体识别模型。它能够灵活识别各种实体类型,填补了传统NER模型与大型语言模型之间的空白。该模型在Pile-NER数据集上训练,支持多语言处理,易于集成到不同的自然语言处理应用中。GLiNER-multi在保证性能的同时优化了模型规模,适用于计算资源有限的场景。

other - 高性能开源自然语言处理框架
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理框架,提供多种预训练模型和工具。支持文本分类、问答和生成等任务,适用于研究和生产环境。该框架易用且灵活,可处理多语言文本,支持迁移学习。Transformers定期更新,紧跟NLP领域最新进展,为用户提供丰富的API和优化的性能。
jina-reranker-v2-base-multilingual - 高性能多语言文本重排序模型优化信息检索效果
GithubHuggingfacejina-reranker-v2-base-multilingual多语言开源项目搜索相关性文本重排序模型跨编码器
jina-reranker-v2-base-multilingual是一款优化文本重排序的多语言transformer模型。它支持多语言查询-文档对处理、长文本输入和闪存注意力机制,在文本检索、多语言处理、函数调用和SQL重排序等基准测试中表现卓越。该模型能显著提升信息检索系统的性能和准确度。
multilingual-e5-large - 大规模多语言文本编码模型,适用于多种NLP任务
GithubHuggingfacemultilingual-e5-large多语言支持开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
multilingual-e5-large是一个支持100多种语言的大规模文本编码模型。该模型在文本分类、检索、聚类和语义相似度等多项自然语言处理任务中表现优异。基于Transformer架构,它能够生成高质量的多语言文本嵌入,适用于各种跨语言NLP应用。在MTEB基准测试中,该模型展现了出色的多语言和多任务处理能力。
nllb-200-1.3B - 支持200种语言互译的机器翻译开源模型
GithubHuggingfaceNLLB-200人工智能研究多语言模型开源项目机器翻译模型算法训练
nllb-200-1.3B是一个1.3B参数规模的开源机器翻译模型,支持200种语言之间的互相翻译。模型基于Flores-200数据集训练,特别关注低资源语言的翻译效果,支持最大512个token的单句翻译。经BLEU、spBLEU和chrF++等指标评估,该模型主要用于机器翻译研究,不适用于医疗、法律等专业领域的生产环境。
chatbot_ner - 提供多语言支持的开源聊天机器人实体识别框架
API结构Chatbot NERConversational AIGithub印度语言支持实体识别开源项目
Chatbot NER是一个开放源代码框架,专为会话AI设计,支持在文本中进行实体识别。它目前支持英语、印地语、古吉拉特语、马拉地语、孟加拉语和泰米尔语及其混合形式。通过使用常见模式和NLP技术,能够从语言的稀疏数据中提取必要的实体。Haptik团队正在扩展其支持范围到所有印度语言及其方言。该框架的API结构易于使用,特别适合会话式AI应用,并且提供详尽的文档以便用户设置和操作。
TransnormerLLM - 使用线性注意力机制的大规模语言模型
GithubTransNormerLLM大语言模型开源项目模型权重线性注意力机制高质量语料库
TransNormerLLM是一种高效的大规模语言模型,使用线性注意力机制,优于传统的软注意力模型。该模型训练于高质量语料库,包含1.4万亿个词元,支持中文、英语和多语言基准测试,在多领域表现出色。提供385M、1B和7B参数版本,开放给学术研究,商用需申请许可。
nli-distilroberta-base - DistilRoBERTa自然语言推理跨编码器模型
GithubHuggingfaceSentenceTransformersdistilroberta-base开源项目模型自然语言推理跨编码器零样本分类
nli-distilroberta-base是一个基于DistilRoBERTa的自然语言推理模型。该模型在SNLI和MultiNLI数据集上训练,能够判断句子对之间的矛盾、蕴含和中性关系。除了自然语言推理,它还支持零样本文本分类。模型可通过SentenceTransformers或Transformers库轻松集成,适用于多种自然语言处理应用。
xlm-roberta-large-finetuned-conll03-german - 基于XLM-RoBERTa的大型多语言模型优化德国文本的命名实体识别
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别多语言模型开源项目模型模型训练自然语言处理
该项目展示了一种基于大规模多语言数据训练的XLM-RoBERTa模型,专注于德语文本的命名实体识别和词性标注,能够高效解析德语文本,并通过内置管道进行自然语言理解任务的方便集成。
llm-jp-1.3b-v1.0 - 大规模语言模型支持多语言和多种编程语言
GithubHuggingfaceLLM-jp大型语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理训练数据
此大规模语言模型由日本研发,支持多语言(含日语和英语)及多编程语言。采用Transformer架构,经过预训练和指令调优,适用于多种自然语言处理任务。模型在多个硬件和软件环境中优化,包括使用Megatron-DeepSpeed和TRL,可用于生成自然语言文本,应用广泛,性能优异。
BioBERT-mnli-snli-scinli-scitail-mednli-stsb - 基于BioBERT的多领域句子嵌入模型
BioBERTGithubHuggingfacesentence-transformers嵌入向量开源项目模型自然语言处理语义相似度
该项目是一个基于BioBERT的句子嵌入模型,通过多个领域数据集训练而成。模型能将文本映射至768维向量空间,适用于聚类和语义搜索等任务。它不仅在生物医学领域表现出色,还可应用于其他文本分析场景。模型支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers两种调用方式,为用户提供了便捷的使用体验。
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