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越南语PhoBERT模型优化实现多项NLP任务性能突破

PhoBERT是首个公开的大规模越南语单语预训练模型,基于RoBERTa优化BERT,超越以往多语言和单语方法,显著提升词类标注、依赖解析、命名实体识别和自然语言推理等越南语NLP任务效果。

PhoGPT - 越南语生成预训练模型系列
GithubPhoGPTVietnamese开源项目生成模型聊天机器人预训练
PhoGPT是一个高性能的越南语生成预训练模型系列,包括基础模型PhoGPT-4B和聊天变体PhoGPT-4B-Chat。PhoGPT-4B在102B词汇上预训练,支持8192上下文长度和20K词汇类型。PhoGPT-4B-Chat经过微调,提升了对话和指令响应能力。PhoGPT在开源模型中表现优异,适合多种生成任务。
vietnamese-sbert - 基于SBERT的越南语句子相似度与语义分析模型
GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义相似度越南语
基于sentence-transformers框架开发的越南语NLP模型,通过RoBERTa架构将文本映射至768维向量空间。支持句子相似度计算、语义搜索及文本聚类功能,可通过sentence-transformers和HuggingFace进行快速部署。该模型经过专门优化,为越南语自然语言处理任务提供精确的语义表示。
PhoWhisper-large - 越南语自动语音识别模型PhoWhisper
GithubHuggingfacePhoWhisperWhisper开源项目机器学习模型语音识别越南语
PhoWhisper是一个基于多语言Whisper模型开发的越南语语音识别系统,提供五个不同版本。该模型通过844小时的多方言越南语数据集训练,适用于越南语音转文字、字幕生成等应用场景。在越南语ASR基准测试中表现优异,项目论文已被ICLR 2024收录。
PhoGPT-4B-Chat - 开放源码的越南语生成模型——PhoGPT-4B-Chat
GithubHuggingfacePhoGPT对话变体开源开源项目模型生成模型越南语
PhoGPT-4B-Chat是面向越南语的生成模型,通过在70K教学指令和290K对话上进行微调,展现出色表现。其基于3.7B参数的结构,利用102B代币的越南语语料库从头开始进行预训练,使其在开源领域中脱颖而出。
PhoRanker - 先进的越南语文本排序模型
GithubHuggingfacePhoRankertransformers开源项目文本排序模型自然语言处理跨编码器
PhoRanker是一款专门针对越南语文本排序的交叉编码器模型。在MS MMarco Passage Reranking - Vi - Dev数据集上,该模型在NDCG@10和MRR@10等重要指标方面表现优异。PhoRanker兼容sentence-transformers和transformers库,提供了便捷的使用方法和预处理步骤。模型不仅性能卓越,还能保持每秒处理15个文档的高效率。对于需要进行越南语文本排序的应用场景,PhoRanker是一个值得考虑的选择。
robbert-v2-dutch-base - 荷兰语自然语言处理的先进预训练模型
GithubHuggingfaceRobBERT人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理荷兰语模型
RobBERT是基于RoBERTa架构开发的荷兰语预训练语言模型,在多项自然语言处理任务中展现出卓越性能。模型通过39GB荷兰语语料库(含660亿词)预训练,可用于文本分类、回归和标记等任务。RobBERT在情感分析、指代消解和命名实体识别方面表现突出,尤其适合小规模数据集场景。作为目前最先进的荷兰语BERT模型,RobBERT为荷兰语自然语言处理研究和应用提供了强大工具。
wav2vec2-base-vi - 基于wav2vec2的越南语自监督学习模型提升语音识别性能
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型自监督学习语音识别越南语预训练模型
该项目开发了基于wav2vec2架构的越南语自监督学习模型。模型使用13000小时的多样化越南语YouTube音频数据进行预训练,包括清晰音频、噪声音频和对话等。项目提供95M参数的基础版和317M参数的大型版预训练模型。在VLSP 2020 ASR数据集上,大型模型配合5-gram语言模型可将词错率降至5.32%。这些模型为越南语语音识别等下游任务提供了有力支持。
RobBERT - 为荷兰语自然语言处理提供强大基础的预训练模型
BERTGithubRobBERT开源项目自然语言处理荷兰语模型预训练
RobBERT是基于RoBERTa架构的荷兰语预训练语言模型,在多项荷兰语自然语言处理任务中展现出卓越性能。该模型在39GB荷兰语语料库上进行预训练,可用于情感分析、命名实体识别和词性标注等任务,尤其在小规模数据集上表现突出。RobBERT为荷兰语自然语言处理的研究与应用奠定了坚实基础。
herbert-base-cased - 波兰语自然语言处理的新突破:HerBERT预训练模型
GithubHerBERTHuggingface开源项目模型波兰语模型深度学习自然语言处理预训练语言模型
HerBERT是一款专为波兰语设计的预训练语言模型,基于BERT架构并结合掩码语言建模和句子结构目标进行优化。该模型在六大波兰语语料库上训练,涵盖超过86亿个标记,采用50k词汇量的字符级字节对编码分词器。HerBERT为波兰语自然语言处理研究和应用提供了坚实基础,可广泛应用于文本分类、命名实体识别等多种任务。
symato - 处理越南语的开源语言模型,适用于低资源环境
GithubRWKVSymato大规模语言模型开源项目语音模型越南语
该项目使用独特的音节、标记和声调分割方法,开发了高效的越南语语言模型。通过创新的token化技术和RWKV架构,解决了传统Transformer模型在处理越南语多字节编码时的性能瓶颈。项目包括小数据集实验、大规模数据处理及大型模型训练,展示了在有限计算资源下应用规模规律的潜力。模型具有广泛适应性,既节省计算资源,又保持高效的文本生成和语言理解能力。
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