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ukr-roberta-base

乌克兰文HuggingFace模型的语料库预训练

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。

roberta-base-zeroshot-v2.0-c - 商用优化的零样本文本分类工具
GithubHugging FaceHuggingfacezeroshot分类商业友好数据开源项目模型模型训练自然语言推理
该系列模型专为Hugging Face平台优化,支持在GPU和CPU上进行零样本分类,无需预先训练数据。最近的改进包括基于商业友好的数据集训练,能满足严苛的许可条件。roberta和deberta系列以合理的准确性和速度满足不同需求,可用于多种语言和大范围文本输入,非常适合全球多样化的应用场景。最新的模型更新可在Zeroshot Classifier Collection中查阅,确保多种使用环境下的合规性。
KoSimCSE-roberta - 基于RoBERTa架构的韩语句子相似度预训练模型
GithubHuggingfaceKoSimCSERoBERTa开源项目模型语义相似度韩语句嵌入预训练模型
KoSimCSE-roberta是一个韩语句子向量嵌入预训练模型,基于RoBERTa架构和多任务学习方法构建。在语义文本相似度测试中,模型取得85.77%的评分。模型提供完整的预训练权重和推理环境,可用于计算韩语句子间的语义相似度,支持文本匹配等自然语言处理任务。
twitter-roberta-base-emotion - 基于RoBERTa的推特情绪识别与分析模型
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目情感识别推特数据分析模型深度学习自然语言处理
twitter-roberta-base-emotion是一个基于RoBERTa架构的情绪识别模型,经过5800万条推特数据训练。模型可识别喜悦、乐观、愤怒和悲伤等情绪类型,并通过TweetEval基准进行了微调。支持Python接口调用,适用于文本情感分析任务。
albert-kor-base - 为韩语自然语言处理优化的Albert基础模型
AlbertGithubHuggingfacetransformers开源项目模型深度学习自然语言处理韩语
该项目提供了一个基于70GB韩语文本数据集训练的Albert基础模型,使用42000个小写子词。模型旨在为韩语自然语言处理任务提供高效的预训练表示。研究者可通过transformers库轻松加载模型和分词器。项目还包含模型性能评估及与其他韩语语言模型的比较信息,为相关研究提供参考。
sentiment-roberta-large-english - RoBERTa微调的通用英文情感分析模型
GithubHuggingfaceRoBERTaSiEBERT开源项目情感分析机器学习模型自然语言处理
sentiment-roberta-large-english是一个基于RoBERTa-large的微调模型,用于英文文本的二元情感分析。该模型在15个不同来源的数据集上进行了训练和评估,提高了对各种文本类型的泛化能力。在新数据上,其表现优于仅在单一类型文本上训练的模型,平均准确率为93.2%。模型可通过Hugging Face pipeline快速部署,也可作为进一步微调的基础。
hubert-base-cc - 先进的匈牙利语BERT模型在自然语言处理任务中表现卓越
BERT模型GithubHuggingfacehuBERT匈牙利语命名实体识别开源项目模型自然语言处理
huBERT-base-cc是专为匈牙利语设计的BERT模型,基于Common Crawl和匈牙利维基百科数据训练而成。该模型在分块和命名实体识别等任务中表现优异,超越了多语言BERT的性能。作为一个通用的自然语言处理工具,huBERT-base-cc为匈牙利语研究和应用提供了强大支持,在多个领域树立了新的基准。
rugpt3small_based_on_gpt2 - 俄语预训练语言模型基于GPT-2架构
GPTGithubHuggingfaceTransformers俄语开源项目模型自然语言处理预训练模型
rugpt3small_based_on_gpt2是SberDevices团队开发的俄语预训练语言模型。基于GPT-2架构,该模型在80B个token上训练约3轮,序列长度为1024,并进行了2048上下文长度的微调。训练过程耗时一周,使用32个GPU。该模型为俄语自然语言处理提供了坚实基础,其详细设计和评估已在相关论文中记录。
mbart-large-en-ro - mBART微调模型:提升英罗翻译的精度与流畅度
BLEUGithubHuggingfacembart-large-en-ro开源项目微调模型翻译语言模型
mbart-large-cc25在wmt_en_ro上的微调版提供了出色的翻译性能,未处理时BLEU得分为28.1,经过处理后提升至38。项目基于PyTorch框架,开发者可在Hugging Face平台找到相关代码和文档,是多语言处理的有力工具。
deberta-v3-base - 高效预训练语言模型提升自然语言理解任务性能
DeBERTaGithubHuggingface开源项目文本分类模型深度学习自然语言处理预训练模型
DeBERTa-v3-base是一种改进的预训练语言模型,采用ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术。该模型在SQuAD 2.0和MNLI等自然语言理解任务上表现优异,超越了RoBERTa等基准模型。它具有12层结构、768维隐藏层、86M骨干参数和128K词表。研究人员可通过Hugging Face Transformers库对其进行微调,应用于多种自然语言处理任务。
chinese-roberta-wwm-ext - 全词掩码技术驱动的中文BERT预训练模型
BERTGithubHuggingface中文自然语言处理开源项目整词掩码机器学习模型预训练模型
chinese-roberta-wwm-ext是哈工大讯飞联合实验室(HFL)开发的中文BERT预训练模型,采用全词掩码技术。该技术相较于字级掩码,能更有效地学习词级语义,从而提升中文自然语言处理效果。模型在多项中文NLP任务中展现出优秀性能,为相关研究和应用提供了重要基础。
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