KeyBERT

BERT驱动的智能关键词提取工具

KeyBERT 关键词提取 BERT嵌入自然语言处理机器学习 Github 开源项目

KeyBERT是一款利用BERT嵌入技术的关键词提取工具。它通过计算文档和短语的嵌入表示之间的余弦相似度，识别出最能代表文档内容的关键词和短语。该工具支持Sentence-Transformers、Flair和Spacy等多种嵌入模型，适用于广泛的文本分析场景。KeyBERT还集成了Max Sum Distance和Maximal Marginal Relevance等算法，以提升结果多样性。此外，它还能与大型语言模型协同工作，为用户提供灵活高效的关键词提取方案。

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介绍相关项目

llmlingua-2-bert-base-multilingual-cased-meetingbank - 基于BERT的多语言提示词压缩模型

GithubHuggingfaceLLMLingua-2大语言模型开源项目提示词压缩数据处理文本优化模型

LLMLingua-2-Bert是一个基于BERT多语言模型开发的提示词压缩工具，通过数据蒸馏技术实现任务无关的提示词压缩功能。该模型可识别并保留提示词中的关键信息，在维持原始语义的基础上减少token使用量。模型支持多语言处理，提供API接口，适用于需要控制提示词长度的各类AI应用场景。

contextualized-topic-models - 多语言支持的上下文话题模型工具，适用于零样本学习

BERTCombinedTMContextualized Topic ModelsGithubSBERTZeroShotTM开源项目

提供先进的上下文字话题模型工具，支持BERT等预训练语言模型，适用于多语言和零样本学习。CTM包含CombinedTM和ZeroShotTM两大主要模型，能适应不同任务需求。通过结合上下文嵌入和词袋模型，CTM能够生成更具连贯性的主题。项目还提供Kitty子模块用于人机交互文档分类，并附有详细教程和文档，帮助用户快速上手，提升话题建模效果。

Keyword Hero AI - 综合性SEO内容优化工具提升网站搜索排名

AI写作AI工具NLPSEO关键词研究内容优化

Keyword Hero AI是一款综合性SEO内容优化工具,能分析竞争对手策略,制定内容计划,生成优化的文章大纲和内容。支持80多种语言,提供关键词研究、NLP优化、AI内容生成等功能,有助提升网站搜索排名和有机流量。适用于个人博主和企业营销团队,可高效创建优质SEO内容。

quote-model-BERTm-v1 - BERT多语言模型在引用识别任务上的高性能微调应用

BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理

quote-model-BERTm-v1是一个基于BERT多语言模型微调的引用识别工具。该模型在评估集上表现优异，准确率达93.14%，F1分数为0.8676。通过Adam优化器和线性学习率调度器，经过3轮训练而成。这一模型专门用于多语言环境下的高精度引用识别，可广泛应用于需要处理多语种文本引用的场景。

bertviz - 利用BERT、GPT2等模型进行注意力机制可视化

BertVizGithubHuggingfaceJupyter NotebookTransformerself-attention开源项目

BertViz是一个交互式工具，可视化BERT、GPT2、T5等Transformer模型的注意力机制。支持在Jupyter和Colab中运行，提供head view、model view、neuron view三种独特视角。通过简便的Python API调用，大多数Huggingface模型均兼容。通过Colab教程，可快速尝试这些可视化功能。

ByteTransformer - 为BERT类Transformer优化的高性能推理库

BERTByteTransformerGithubNVIDIA GPUTransformer开源项目高性能

ByteTransformer是一个为BERT类Transformer优化的高性能推理库，支持Python和C++ API，兼容固定长度和可变长度Transformer。通过对BERT例程中的QKV编码、软最大值、前馈网络、激活、层归一化和多头注意力机制进行优化，ByteTransformer为字节跳动的内部推理系统提升了性能。基准测试结果显示，相较于PyTorch、TensorFlow、FasterTransformer和DeepSpeed，ByteTransformer在A100 GPU上的推理速度更快。

bert-kor-base - BERT韩语基础模型助力自然语言处理任务

BERTGithubHuggingfaceTransformers开源项目模型自然语言处理韩语模型预训练模型

bert-kor-base是一个韩语BERT基础模型，利用70GB韩语文本和42000个小写子词训练而成。该模型可应用于文本分类、命名实体识别、问答系统等韩语自然语言处理任务。研究者可通过Hugging Face的transformers库轻松使用。GitHub项目页面提供了详细的性能评估和与其他韩语模型的对比，为相关研究和应用开发提供参考。

msmarco-bert-base-dot-v5 - BERT语义搜索模型用于高效文本编码和相似度计算

BERTGithubHuggingfaceMS MARCO数据集sentence-transformers嵌入向量开源项目模型语义搜索

msmarco-bert-base-dot-v5是一个语义搜索模型，基于sentence-transformers框架开发。该模型将文本映射到768维向量空间，在MS MARCO数据集上训练而成。它能高效进行文本编码和相似度计算，支持通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库集成使用。这个模型适用于语义搜索等多种自然语言处理任务，为开发者提供了便捷的文本分析工具。

bert-base-chinese - BERT预训练模型在中文自然语言处理中的应用

BERTGithubHuggingface中文模型开源项目掩码语言模型模型自然语言处理预训练

bert-base-chinese是一个专为中文自然语言处理设计的预训练BERT模型。该模型采用独立字词片段随机掩码训练方法，适用于掩码语言建模等任务。由HuggingFace团队开发，拥有12层隐藏层和21128词汇量。虽然可能存在潜在偏见，但为中文NLP应用提供了有力支持。研究人员可通过简洁的Python代码快速应用此模型。

相关项目

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