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大规模英语推文预训练模型,面向社交媒体文本

BERTweet是首个面向英语推文的大规模预训练模型,基于RoBERTa程序开发,语料库包含2012至2019年间的8.45亿条推文及500万条涉及COVID-19的推文。在任务性能上,BERTweet在词性标注、命名实体识别、情感分析以及讽刺检测等方面表现出色,是分析推文内容的有效工具。

bluebert_pubmed_mimic_uncased_L-12_H-768_A-12 - 基于PubMed和MIMIC-III数据的BlueBERT医学自然语言处理模型
BERTBlueBertGithubHuggingface临床笔记医学文本开源项目模型自然语言处理
BlueBERT是一个经过PubMed文献摘要和MIMIC-III临床笔记预训练的BERT模型,适用于医学自然语言处理。它使用NLTK进行文本预处理,提高了对医学文本的理解能力,是临床研究和医学信息检索的有效工具。
bert-medium - BERT中型变体模型用于高效下游任务训练
BERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型知识蒸馏自然语言处理预训练模型
bert-medium是Google BERT官方仓库发布的轻量级预训练模型变体。作为bert-tiny、bert-mini和bert-small系列中的一员,该模型在缩小规模的同时保持了良好性能。bert-medium采用8层结构,隐藏层大小为512,旨在为下游任务提供高效的训练基础。这一中型变体适合于需要在计算资源和模型表现之间寻求平衡的应用场景。
deberta-v3-large - 微软DeBERTa-v3-large模型提升自然语言理解性能
DeBERTaGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
DeBERTa-v3-large是微软基于DeBERTa架构开发的自然语言处理模型。它采用ELECTRA式预训练和梯度解耦嵌入共享技术,在SQuAD 2.0和MNLI等任务上表现优异。模型包含24层结构,1024隐藏层大小,共304M参数,可处理复杂的自然语言理解任务。相比前代模型,DeBERTa-v3-large在下游任务性能上有显著提升。
IgBert - 专注抗体序列分析的预训练语言模型
GithubHuggingfaceIgBert开源项目抗体序列机器学习模型特征提取蛋白质语言模型
IgBert是一个基于大规模抗体序列数据训练的语言模型,通过Observed Antibody Space数据集优化,主要用于分析抗体序列结构。该模型可同时处理抗体的重链和轻链序列,支持批量分析,并能生成序列特征表示。模型集成了序列处理工具,可用于多种抗体序列分析应用场景。
xlm-roberta-large - 大规模多语言预训练模型
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLM-RoBERTa是一个在2.5TB多语言数据上预训练的大型语言模型,覆盖100种语言。该模型采用掩码语言建模技术,能够生成双向文本表示。XLM-RoBERTa主要应用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调。凭借其在多语言和跨语言任务中的出色表现,XLM-RoBERTa为自然语言处理领域提供了坚实的基础。
twitter-roberta-base-dec2021-tweet-topic-multi-all - 基于RoBERTa的多标签推文主题分类模型
GithubHuggingfaceTwitter RoBERTa多标签分类开源项目文本分类机器学习模型模型自然语言处理
这是一个基于twitter-roberta-base-dec2021的微调模型,专注于多标签推文主题分类。模型在tweet_topic_multi数据集上训练,在test_2021测试集上实现76.48%的微平均F1分数。它能有效识别社交媒体文本中的多个主题,为内容分析提供了可靠的自然语言处理工具。
SecureBERT_Plus - 网络安全领域的增强版语言模型
GithubHuggingfaceSecureBERT+开源项目数据集机器学习模型网络安全语言模型
该模型在网络安全数据上进行训练,提升了9%的MLM性能,使用8xA100 GPU进行大规模训练,目前已上传至Huggingface平台,供用户访问和使用。
BioLinkBERT-base - 结合文献和引用关系的生物医学预训练模型
BioLinkBERTGithubHuggingface开源项目文本分类模型特征提取生物医学跨文档任务
BioLinkBERT-base模型利用PubMed文献和引用信息进行预训练,在多项生物医学NLP基准测试中达到了出色表现。它在知识密集型及跨文档任务中尤为有效,并可用于问题回答、序列分类和特征提取的微调应用。
bert-base-uncased-yelp-polarity - BERT模型基于Yelp评论数据集实现高准确率情感分析
GithubHuggingfaceTextAttackbert-base-uncased序列分类开源项目模型模型微调自然语言处理
该项目基于bert-base-uncased模型,利用TextAttack框架和yelp_polarity数据集进行微调,构建了一个文本情感分类器。经过5轮训练,模型在评估集上达到96.99%的准确率。支持最大256的序列长度,专门用于Yelp评论的情感分析。模型采用16的批次大小和5e-05的学习率,展现出优秀的性能表现。
bert_uncased_L-2_H-512_A-8 - 小型BERT模型在资源受限环境中的表现及应用策略
BERTGLUEGithubHuggingface开源项目模型模型训练知识蒸馏计算资源
24款小型BERT模型在低计算资源环境中通过知识蒸馏实现有效性能,支持与BERT-Base和BERT-Large相同的微调模式。这些模型为中小型机构的研究提供了创新支持,尤其是在GLUE测试中通过优化批大小和学习率等微调参数。这些模型为探索非传统扩容的创新应用提供了可能性。
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