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PatentSBERTa

基于SBERT的专利文本相似度与分类深度学习模型

PatentSBERTa是一个基于sentence-transformers的深度学习模型,用于专利文本分析和分类。模型将专利文本映射为768维向量,实现专利文档的语义搜索和聚类分析。通过SBERT技术计算专利间相似度,支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers两种框架调用。

deberta-v3-xsmall - 轻量级高性能自然语言处理模型
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软机器学习模型自然语言处理预训练模型
DeBERTa-v3-xsmall是一个参数量仅为2200万的轻量级自然语言处理模型。该模型采用ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术,在SQuAD 2.0和MNLI等任务上表现出色。它在保持高效性的同时,显著提升了下游任务性能,适用于资源受限的自然语言理解应用场景。
stsb-roberta-base - 基于RoBERTa的句对语义相似度预测模型
GithubHuggingfaceSentenceTransformers交叉编码器开源项目模型模型训练自然语言处理语义相似度
stsb-roberta-base是一个基于SentenceTransformers的Cross-Encoder模型,专门用于预测句对语义相似度。该模型在STS benchmark数据集上训练,可为句对相似性给出0到1之间的分数。模型支持通过sentence_transformers库或Transformers的AutoModel类调用,为NLP任务提供语义分析功能。模型采用Apache-2.0开源许可,使用简单,只需几行代码即可实现句对相似度预测。它不仅可用于语义相似度任务,还可应用于问答系统、文本匹配等多种NLP场景,为开发者提供了便捷的语义分析解决方案。
deberta-base - DeBERTa模型提升自然语言理解性能
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软模型注意力机制自然语言处理预训练模型
DeBERTa是一个改进BERT和RoBERTa模型的开源项目,通过解耦注意力和增强掩码解码器实现性能提升。该模型在SQuAD和MNLI等自然语言理解任务中表现优异,展现出在问答和推理方面的卓越能力。DeBERTa使用80GB训练数据,在多数NLU任务中超越了BERT和RoBERTa的表现。
ESG-BERT - ESG-BERT模型提升可持续投资领域的文本分析能力
BERT模型ESG-BERTGithubHuggingface可持续投资开源项目文本挖掘模型自然语言处理
ESG-BERT是针对可持续投资领域优化的BERT模型。在非结构化文本数据上的训练使其在下一句预测和掩码语言建模任务中表现出色。文本分类任务中,ESG-BERT的F1分数达0.90,超越通用BERT模型和传统机器学习方法。这一模型为可持续投资领域的自然语言处理任务提供了有力支持,显著提升了ESG相关文本分析效果。
paraphrase-MiniLM-L6-v2 - 句子嵌入模型实现语义搜索和文本聚类
GithubHuggingfacesentence-transformers嵌入向量开源项目模型特征提取自然语言处理语义相似度
paraphrase-MiniLM-L6-v2是基于sentence-transformers的句子嵌入模型,将文本映射到384维向量空间。该模型适用于文本聚类和语义搜索,支持sentence-transformers库和HuggingFace Transformers两种使用方式。模型在多项基准测试中表现出色,为自然语言处理任务提供了有效解决方案。
NoInstruct-small-Embedding-v0 - 小型嵌入模型在MTEB基准测试中展现卓越性能
GithubHuggingfacesentence-transformers信息检索嵌入模型开源项目文本分类模型相似度计算
NoInstruct-small-Embedding-v0是一个小型嵌入模型,在MTEB基准测试中展现出优秀性能。该模型在文本相似度、分类和检索任务上表现突出,特别是在亚马逊评论分类中。基于sentence-transformers库开发,支持特征提取、句子相似度计算等多种NLP任务。在多个数据集上的出色表现体现了其在实际应用中的潜力。
text2vec - 多模型文本向量化工具,支持多语言文本匹配分析
BERTGithubText2vec开源项目文本向量化文本相似度模型训练
text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型,如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具,方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀,尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持,能够满足各种文本语义分析任务的需求。
bert-classification-tutorial - BERT与Transformers库实现的新闻文本分类项目
BERTGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练语言模型
这是一个基于BERT模型的现代化文本分类实现项目。项目采用最新的Python、PyTorch和Transformers库,为自然语言处理任务提供了高质量模板。完整流程涵盖数据准备、模型训练和评估,并具有清晰的代码结构和详细说明。虽然主要针对livedoor新闻语料库的分类任务,但也易于适应其他文本分类需求。
swift-coreml-transformers - 实现GPT-2和BERT等Transformer模型
CoreMLGithubSwiftTransformers开源项目模型转换自然语言处理
swift-coreml-transformers项目提供了GPT-2、DistilGPT-2、BERT和DistilBERT等Transformer模型的Swift Core ML实现。项目包括预训练模型、转换脚本、分词器实现和演示应用。开发者可在iOS设备上部署这些自然语言处理模型,实现文本生成和问答功能。该开源项目展示了如何将先进NLP技术应用于移动设备。
transformers-tutorials - Transformers模型在自然语言处理中的应用教程
BERTGithubHugging FaceNLPPyTorchTransformers开源项目
本项目提供了关于如何使用Transformers模型在自然语言处理任务中进行精细调优的详细教程,包括文本分类、情感分析、命名实体识别和摘要生成等案例。教程旨在帮助用户掌握应用最新NLP技术的技巧,并提供配套的Python代码示例和工具指南。
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