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PropagandaTechniquesAnalysis-en-BERT

BERT驱动的英语新闻宣传技巧识别系统

PropagandaTechniquesAnalysis-en-BERT是一个专注于英语新闻文本分析的深度学习模型。该模型能够精确定位包含宣传技巧的文本片段,并识别出18种不同类型的宣传手法。研究团队采用人工标注的新闻语料库进行训练,并创新性地设计了多粒度神经网络架构,在多项BERT基准测试中表现出色。这一工具为新闻分析和媒体素养研究提供了有力支持。

finbert-tone - 专业金融文本情感分析预训练模型
BERT模型FinBERTGithubHuggingface开源项目情感分析模型自然语言处理金融文本分析
FinBERT是一款针对金融领域的预训练语言模型,通过分析企业报告、财报会议记录和分析师报告等文本,显著提升了金融自然语言处理的研究和应用水平。其微调版本finbert-tone在金融文本情感分析任务中表现优异,能够精确识别金融文本中的正面、负面和中性情绪。这一模型为金融领域的研究人员和从业者提供了强大的分析工具,有助于深入洞察和分析金融市场情绪动向。
classifier-multi-label - 基于BERT的多标签文本分类算法实现
BERTGithubSeq2SeqTextCNNtf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits多标签分类开源项目
本项目介绍了如何使用BERT结合TextCNN、Denses、Seq2Seq等多种算法实现多标签文本分类。涵盖了模型结构、损失函数和解码方法等细节,展示了不同方法在推理速度和分类效果上的表现,提供了实验数据和结论,帮助开发者选择最佳解决方案。
prot_bert - BERT蛋白质序列模型助力破解生命密码
GithubHuggingfaceProtBert开源项目掩码语言建模模型氨基酸序列生物信息学蛋白质语言模型
ProtBert是一种基于BERT架构的蛋白质序列预训练语言模型,在2.17亿个蛋白质序列上进行自监督学习。该模型能捕获序列中的关键生物物理特性,可用于蛋白质特征提取或下游任务微调。在二级结构预测和亚细胞定位等任务中表现优异,为解析蛋白质功能提供新工具。ProtBert展现了人工智能在生命科学领域的应用潜力。
academic-budget-bert - 学术预算下的BERT模型高效训练方案
BERTGithub开源项目微调深度学习自然语言处理预训练
该项目提供一套脚本,用于在有限计算资源和时间预算下预训练和微调BERT类模型。基于DeepSpeed和Transformers库,项目实现了时间感知学习率调度和混合精度训练等优化技术。此外,还包含数据预处理、检查点保存和验证调度等功能,并提供训练命令生成工具。这些方法使研究人员能在学术预算限制内高效训练大型语言模型。
bart-large-cnn - 基于CNN Daily Mail数据集的先进文本摘要模型
BARTGithubHuggingfacetransformer模型开源项目文本摘要机器学习模型自然语言处理
BART-large-cnn是一个基于BART架构的大型文本摘要模型,在CNN Daily Mail数据集上经过微调。这个模型采用transformer编码器-解码器结构,结合了双向编码器和自回归解码器的优势。BART-large-cnn不仅在文本摘要和翻译等生成任务中表现卓越,还在文本分类和问答等理解任务中展现出优秀性能。研究人员和开发者可以通过Hugging Face的pipeline API轻松使用该模型,实现高质量的文本摘要功能。
distilbert-base-uncased-mnli - DistilBERT零样本文本分类模型在MNLI数据集上的应用
DistilBERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言推理零样本分类
DistilBERT零样本文本分类模型在MNLI数据集上微调,适用于多种英语文本分类任务。模型在MNLI和MNLI-mm评估中均达82.0%准确率,展现出优秀性能。虽然使用简便,但需注意潜在偏见问题。模型由Typeform团队开发,在AWS EC2 P3实例上训练。该模型为自然语言处理领域提供了有力工具,同时也引发了对AI公平性的思考。
distilbert-base-multilingual-cased-sentiments-student - 基于DistilBERT的多语言情感分析模型
DistilBERTGithubHuggingface多语言模型开源项目情感分析文本分类模型零样本蒸馏
这是一个基于DistilBERT的多语言情感分析模型,通过零样本分类管道在多语言情感数据集上进行蒸馏。模型支持英语、阿拉伯语、德语等多种语言,可用于情感分类任务。采用零样本蒸馏技术,在保持较高准确率的同时,有效降低了模型规模。该模型为多语言情感分析提供了一个高效且灵活的解决方案。
llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析
BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型
本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。
SecureBERT_Plus - 网络安全领域的增强版语言模型
GithubHuggingfaceSecureBERT+开源项目数据集机器学习模型网络安全语言模型
该模型在网络安全数据上进行训练,提升了9%的MLM性能,使用8xA100 GPU进行大规模训练,目前已上传至Huggingface平台,供用户访问和使用。
bert-small - 轻量级BERT模型用于下游NLP任务优化
BERTGithubHuggingface人工智能开源项目模型知识蒸馏自然语言处理预训练模型
bert-small是Google BERT官方仓库转换的小型预训练模型,属于紧凑型BERT变体系列。该模型采用4层结构和512维隐藏层,为自然语言处理研究提供轻量级解决方案。在自然语言推理等任务中,bert-small展现出优秀的泛化能力,有助于推进NLI研究beyond简单启发式方法。作为下游任务优化的理想选择,bert-small为NLP领域带来新的研究与应用可能。
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