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roberta-base-on-cuad

智能合同审查模型基于CUAD数据集 提升法律文档分析效率

roberta-base-on-cuad是一个基于RoBERTa架构的法律文档问答模型,在CUAD数据集上训练。该模型支持数字化和扫描版合同的智能分析,可帮助法律从业者和非专业人士更高效地理解和审查合同。模型在RoBERTa-base基础上将AUPR评分提升至46.6%。项目采用MIT许可证,提供模型调用接口,便于集成到合同审查应用中。

roberta-base-squad2 - 使用SQuAD 2.0数据集微调的RoBERTa英文抽取式问答模型
GithubHaystackHuggingfaceRoBERTaSQuAD开源项目模型自然语言处理问答系统
roberta-base-squad2是一个基于RoBERTa模型,在SQuAD 2.0数据集上微调的英文抽取式问答模型。它在SQuAD 2.0验证集上达到79.87%的精确匹配率和82.91%的F1分数。此模型能处理包括无答案问题在内的多种问答任务,适合构建高效问答系统。开发者可通过Haystack或Transformers库便捷地集成该模型进行问答应用开发。
roberta-base-chinese-extractive-qa - 中文提取式问答模型简介与使用指南
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目提问回答普希金模型腾讯云训练数据
该项目提供了一种中文提取式问答的完整方案,通过UER-py和TencentPretrain进行模型微调,支持大规模参数和多模态预训练拓展。模型可通过UER-py或HuggingFace获取,便于快速部署问答管道。训练数据包括cmrc2018、webqa和laisi,旨在提高模型的语义理解能力,并在腾讯云上进行三轮训练以优化性能。项目还提供了详细指导,便于导入和转换模型格式,从而提高问答系统的精准性。
roberta-base - RoBERTa预训练语言模型用于多种自然语言处理任务
GithubHuggingfaceRoBERTa人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
RoBERTa是基于Transformer架构的预训练语言模型,在大规模英文语料上使用掩码语言建模进行训练。它采用动态掩码和大批量训练等优化策略,在GLUE基准测试中表现出色。RoBERTa适用于序列分类、命名实体识别等任务的微调,能学习双向上下文表示,为NLP应用提供强大的特征提取能力。
roberta-large-squad2 - 基于RoBERTa的大规模抽取式问答模型
GithubHuggingfaceSQuADroberta-large开源项目机器学习模型自然语言处理问答系统
roberta-large-squad2是一个在SQuAD 2.0数据集上微调的大规模抽取式问答模型。该模型基于RoBERTa架构,在多个问答任务中表现优异,包括SQuAD v2和对抗性问答等。它能够处理可回答和不可回答的问题,适用于广泛的问答应用场景。开发者可以通过Haystack或Transformers库轻松集成此模型,构建高性能的问答系统。
Legal Robot - 自动化法律文件分析与简化平台
AI工具Legal Robot合同分析合规工具法律分析法律简化器
Legal Robot是一个法律科技平台,通过机器学习技术分析合同等法律文件。平台提供自动化法律分析服务,包括关键条款提取、法律风格问题识别和风险语言检测。此外,它能将法律术语转化为通俗易懂的语言,并提供合规工具和法律图谱数据。Legal Robot旨在简化法律文件理解过程,使法律分析更加便捷和易于使用。
Robin AI - 智能高效的法律合同管理平台
AI工具Robin AI人工智能合同审查法律AI法律科技
Robin AI是一个智能合同管理平台,为法律团队提供高效的合同处理解决方案。平台集成了合同审查、智能搜索和报告生成等功能,能将合同处理速度提高80%。通过应用先进的人工智能技术,Robin AI旨在提升法律工作效率,帮助法律专业人士更好地适应快速发展的商业环境。
legal-bert-base-uncased - 法律领域专用预训练语言模型
GithubHuggingfaceLEGAL-BERT司法文本开源项目模型法律自然语言处理语言模型预训练模型
LEGAL-BERT是一系列针对法律领域优化的BERT模型,基于12GB多样化英语法律文本预训练而成。它涵盖立法、法院案例和合同等内容,在法律特定任务中表现优于通用BERT。此外,项目提供了一个仅为BERT-BASE大小33%的轻量级模型,在保持竞争力的同时提高了效率。LEGAL-BERT旨在促进法律NLP研究、计算法律和法律技术应用的发展。
xlm-roberta-large-squad2 - XLM-RoBERTa大型模型在多语言环境中的高效问答表现
GithubHaystackHuggingfacexlm-roberta-large多语种开源项目机器学习模型问答
XLM-RoBERTa大型模型经过SQuAD 2.0训练,支持多语言提取式问答。结合Haystack和Transformers框架,适用于大规模文档问答。模型评估显示其精准度和F1分数较高,尤其在无答案场景中表现突出,且支持FARM和Transformers间灵活切换。
LawBotica - 智能法律文档分析和管理系统
AI工具LawBotica人工智能文档分析案件评估法律科技
LawBotica是一个专业的法律文档管理平台,整合了AI驱动的文档审查、摘要生成和交互式问答功能。系统采用定制法律语言模型,能够高效处理复杂法律文件,为用户提供关键洞察。平台支持协作工作空间和即时通知,增强团队合作。LawBotica可灵活部署,既可选择云端SaaS服务,也可选择本地安装,并能根据特定法律实践需求进行个性化定制。
mmlw-roberta-large - 增强自然语言处理适用性的多任务学习模型
GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度开源项目文本分类模型特征提取聚类
该开源项目mmlw-roberta-large通过多任务学习提高了自然语言处理性能,尤其在句子相似性、分类和检索等任务上表现突出。模型适用于多种数据集,如MTEB AllegroReviews和MTEB ArguAna-PL,实现了较高的准确率和F1值。使用了sentence-transformers和transformers技术,确保在大规模数据集上的优异表现。
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