distilrubert-small-cased-conversational

小型化俄语对话模型提升推理速度

模型压缩知识蒸馏 Huggingface 模型俄语模型 Github 开源项目自然语言处理 DistilRuBERT

distilrubert-small-cased-conversational是一个经过知识蒸馏的小型俄语对话模型。它基于OpenSubtitles、Dirty、Pikabu等多种语料库训练，在保持性能的同时显著提高了推理速度。该模型在分类、命名实体识别和问答等NLP任务中表现出色，同时大幅减小了模型体积，适用于需要高效处理俄语自然语言的应用场景。

Github

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介绍相关项目

distilrubert-base-cased-conversational - 经过蒸馏的俄语对话模型提升速度减少参数

DistilRuBERTGithubHuggingface俄语模型开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理

distilrubert-base-cased-conversational是一个经过知识蒸馏的俄语对话模型，基于RuBERT开发。该模型在保持性能的同时，将参数量减少24%，显著提升了推理速度。它在多种俄语对话数据集上训练，适用于广泛的对话场景。与原始RuBERT相比，该模型在CPU和GPU上均实现了更快的处理速度，为需要高效俄语对话处理的应用提供了优秀选择。

rubert-tiny - 小型化俄英双语BERT模型支持多种自然语言处理任务

BERTGithubHuggingface句向量开源项目模型模型压缩深度学习自然语言处理

rubert-tiny是一个经过蒸馏的轻量级BERT模型，针对俄语和英语优化。模型大小仅45MB，参数量1200万，较基础BERT小10倍且速度更快。支持掩码填充、特征提取和句子相似度等NLP任务，适用于命名实体识别和情感分类等简单俄语任务。通过多语言语料库训练，可提供俄英双语对齐的句向量表示。

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。

rubert-tiny2 - 优化的俄语自然语言处理模型

BERTGithubHuggingface俄语模型句子嵌入开源项目文本相似度模型自然语言处理

作为rubert-tiny的改进版本，rubert-tiny2是一个精简的俄语BERT编码器。它拥有更大的词汇表和更长的序列支持，能更好地逼近LaBSE嵌入效果。该模型可直接用于生成句子嵌入或进行下游任务微调，适用于短文本KNN分类等应用场景。通过与transformers和sentence_transformers库的无缝集成，rubert-tiny2为俄语自然语言处理任务提供了简便而强大的工具。

rubert-base-cased-nli-threeway - 开源俄语NLP模型:支持自然语言推理与零样本分类

BERTGithubHuggingfaceNLI俄语开源项目模型自然语言推理零样本分类

这是一个基于DeepPavlov/rubert-base-cased微调的开源俄语NLP模型。它能够预测短文本间的逻辑关系(蕴含、矛盾或中性)，支持自然语言推理和零样本文本分类任务。该模型在多个俄语NLI数据集上训练，并在各种评估集上展现出优秀性能。其多功能性和高效表现使其成为处理俄语文本理解任务的有力工具。

rubert-base-cased-sentence - 为俄语句子表示提供的先进自然语言处理模型

GithubHuggingfaceRuBERT俄语模型句子编码开源项目模型自然语言处理语义表示

rubert-base-cased-sentence是一个为俄语开发的句子编码器。该模型基于RuBERT，经过SNLI俄语翻译数据集和XNLI开发集俄语部分的微调。它采用12层结构，768个隐藏单元，12个注意力头，总计180M参数。通过平均池化token嵌入生成句子表示，为俄语自然语言处理任务奠定了坚实基础。

rubert-tiny2-russian-sentiment - RuBERT-tiny2俄语文本情感分类模型

GithubHuggingfaceRuBERT-tiny2俄语多分类开源项目情感分析模型自然语言处理

RuBERT-tiny2俄语情感分类模型支持中性、积极和消极三类标签。该模型在Kaggle Russian News、Linis Crowd等多个数据集上训练，F1分数0.75，AUC-ROC达0.9。可通过transformers库轻松实现俄语短文本情感分析，适用于需要高效准确俄语情感分析的场景。

rubert-tiny-sentiment-balanced - 高效分析俄语短文本情感的专业工具

GithubHuggingfaceRuBERT俄语开源项目情感分析文本分类模型自然语言处理

rubert-tiny-sentiment-balanced是一个针对俄语短文本情感分类的微调模型。它将输入文本分为负面、中性和正面三类。该模型在多个平衡的俄语数据集上训练，提供了情感标签、分数和概率分布输出。模型在不同领域的测试集上展现了良好的性能，F1分数从0.50到0.98不等。用户可以通过简单的Python代码集成此模型，用于俄语文本的情感分析任务。

rubert-base-cased-russian-sentiment - 基于RuBERT的俄语短文本情感分析模型

GithubHuggingfaceRuBERT俄语多类分类开源项目情感分析文本分类模型

这是一个基于RuBERT的俄语情感分析模型，专门用于短文本的多类别情感分类。模型支持中性、积极和消极三种情感标签，可通过Python代码轻松调用。它在多个俄语数据集上进行了微调，涵盖新闻、评论和社交媒体文本。该模型为需要进行俄语文本情感分析的开发者和研究人员提供了一个实用的工具。

rubert-base-cased-sentiment - RuBERT模型实现俄语文本三分类情感分析

BERT模型DeepPavlovGithubHuggingface俄语文本开源项目情感分析模型自然语言处理

该项目基于DeepPavlov的RuBERT模型，通过35万多条多源俄语文本进行微调，实现了中性、积极和消极三分类的情感分析功能。模型支持transformers库调用，便于集成应用。训练语料涵盖社交媒体、产品评论等多个领域，提高了模型的通用性。

项目侧边栏1

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