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ukr-roberta-base

乌克兰文HuggingFace模型的语料库预训练

HuggingFace开源项目模型GithubHuggingfaceukr-roberta-baseUkrainian Wikipedia训练数据语言模型

该项目使用乌克兰语言的多种语料库，并结合HuggingFace的Roberta分词器进行了处理。所使用的语料包括乌克兰维基百科、OSCAR数据集及社交网络样本。通过V100硬件加速的方法，预训练出与roberta-base-cased架构类似的模型，拥有12层、768个隐藏单元和125M参数。有关详细的训练配置和技术细节，请参阅原始项目。

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介绍相关项目
ruBert-base - 专为俄语遮蔽填充任务优化的Transformer预训练语言模型
GithubHuggingfacePyTorchTransformersruBert开源项目模型自然语言处理语言模型
ruBert-base是一个专为俄语遮蔽填充任务优化的预训练语言模型。该模型基于Transformer架构，由SberDevices团队开发，采用BPE分词器，词典大小12万token，模型参数量1.78亿。模型使用30GB训练数据，是俄语自然语言处理领域的重要研究成果。ruBert-base遵循Apache-2.0许可证，为俄语NLP应用提供了强大的基础支持。
roberta-base-bne - 基于西班牙国家图书馆数据的RoBERTa语言模型
GithubHuggingfaceroberta-base-bne国家图书馆填空任务开源项目模型西班牙语语言模型
roberta-base-bne是一种基于西班牙国家图书馆560GB文本进行大规模预训练的西班牙语掩码语言模型，适用于问答、文本分类和命名实体识别等。该模型可能存在偏见，建议为具体任务进行微调。如有问题，可联系巴塞罗那超级计算中心的文本挖掘团队。
chinese_roberta_L-2_H-128 - 使用多模态预训练优化中文自然语言处理
CLUECorpusSmallGithubHuggingfaceRoBERTa开源项目模型语言模型预训练
该项目包括24种中文RoBERTa模型，使用CLUECorpusSmall数据集进行训练，效果超过较大数据集。模型通过UER-py和TencentPretrain预训练，并支持多模态框架，参数超过十亿。模型可在HuggingFace和UER-py Modelzoo中获取。项目提供详细的训练过程和关键细节，便于结果复现，着重提升中文自然语言处理任务中的性能。
xlm-roberta-base - XLM-RoBERTa预训练模型支持多语言，优化跨语言任务表现
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa下游任务多语言开源项目模型特征提取蒙版语言模型
XLM-RoBERTa是多语言RoBERTa模型，基于2.5TB的CommonCrawl数据进行预训练，涵盖100种语言。模型通过掩蔽语言目标实现自监督学习，从而掌握多语言的双向表示。在序列分类和问答等下游任务中具有优异表现。该模型主要用于微调以适应具体任务，尤其适合分析整句子以做出决策的场景。可用于掩蔽语言建模，或借助微调版本实现特定应用。
roberta-large - 深入探索韩语RoBERTa大型语言模型
GithubHuggingfaceKLUERoBERTa模型开源项目机器学习模型自然语言处理韩国语
此开源项目展示了在韩语上预训练的RoBERTa大型语言模型，使用BertTokenizer加载，专为提升韩语自然语言处理任务而设计，是研究与应用的有力辅助工具。
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。
rubert-base-cased - 俄语优化BERT模型简介
BERTGithubHuggingface俄语模型开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
rubert-base-cased是一个针对俄语优化的BERT模型，基于俄语维基百科和新闻数据训练而成。模型采用12层结构，768个隐藏单元，12个注意力头，总计180M参数。它以多语言BERT-base模型为基础，使用俄语子词词汇表进行微调。最新版本支持掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)任务，为俄语自然语言处理提供了有力支持。
ua-gec - 乌克兰语语法纠错与流畅性语料库
GithubUA-GEC乌克兰语开源项目数据集语料库语法纠错
UA-GEC是一个经专业注释的乌克兰语语法错误纠正和流畅性编辑语料库。该语料库提供GEC+Fluency和GEC-only两个版本，适用于不同研究场景。语料库包含33,735个句子，涵盖从日常聊天到正式写作的多个领域。专业校对人员对语料进行了全面注释，包括流畅性、语法、标点和拼写等方面的错误。UA-GEC可用于乌克兰语GEC系统的开发和评估，同时也支持多语言和低资源NLP、形态丰富语言、文档级GEC以及流畅性纠正等研究领域。
twitter-roberta-base - 社交媒体推文特化的RoBERTa基础模型
GithubHuggingfaceTwitter-roBERTa-base开源项目推文分析数据预处理机器学习模型特征提取
该模型在经过5800万推文数据训练后基于原始RoBERTa基础模型优化，旨在提高其对Twitter数据的自然语言处理性能。用户可通过TweetEval官方仓库评估该模型，示例功能包括文本预处理、掩码语言模型、推文嵌入及特征提取，适用于情感分析及文本相似度判定等用途。
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。
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