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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。

persian_xlm_roberta_large - XLM-RoBERTa模型提升波斯语问答表现
GithubHuggingfacePQuADXLM-RoBERTA多语言开源项目性能模型问题回答
波斯语问答模型基于XLM-RoBERTa优化,提升了PQuAD数据集上的匹配精度,详细介绍了训练参数和PyTorch使用方法。
LawCrawl - 智能合同审查与分析系统
AI工具LawCrawl人工智能合同审查文档分析法律科技
LawCrawl是一个创新法律科技平台,致力于简化合同审查流程。平台采用人工智能技术,支持用户上传合同、发票和协议等多种法律文件。系统能自动分析文档内容,识别特殊条款,并提供智能问答服务,帮助用户深入理解文件要点和潜在风险。作为智能法律助手,LawCrawl旨在提升法律文件审查的效率和准确性,为法律从业者和企业提供强大的合同分析和法律文件审查支持。
roberta-base - 适用于HPU的模型优化与推理配置指南
GithubHabana处理器Hugging Face TransformersHuggingfaceOptimum Habana开源项目模型模型训练问答系统
基于Habana Gaudi处理器的优化指南,旨在简化和加速Transformer与Diffusers模型的HPU加载、训练和推理过程。适合寻求利用HPU提升模型性能的研究人员和开发者。
roberta-large - 基于HPU的深度学习模型优化配置和训练方案
GithubHuggingfaceOptimum HabanaRoBERTa开源项目模型模型训练深度学习硬件加速
这是一个专门为roberta-large模型开发的HPU优化配置方案。项目基于Optimum Habana框架,集成了Hugging Face生态系统,提供GaudiConfig配置文件实现混合精度训练、AdamW优化和梯度裁剪等核心功能。支持单机及多机HPU环境下的模型训练和部署,可用于问答等自然语言处理任务。
roberta-base-squad2-distilled - 蒸馏版RoBERTa模型在SQuAD 2.0达到84% F1分数
GithubHuggingfaceroberta-base-squad2-distilled开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理问答系统
基于RoBERTa-base架构开发的问答模型,通过知识蒸馏技术从roberta-large-squad2模型中提取核心能力。经SQuAD 2.0数据集训练后,在验证集上取得84.01 F1分数和80.86精确匹配分数。该模型支持Haystack框架集成,可用于构建实用的问答系统。
quora-roberta-base - 基于RoBERTa的Quora问题重复识别跨编码器
GithubHuggingfaceQuora开源项目文本分类模型跨编码器重复问题问题检测
该跨编码器模型基于RoBERTa-base架构,专为识别Quora平台上的重复问题而设计。通过SentenceTransformers框架训练,模型能为问题对预测0-1范围内的相似度分数。虽然在Quora重复问题数据集上表现出色,但仅适用于检测语义相近的问题,不适合评估一般性相似度。模型集成简便,几行代码即可在项目中实现。
roberta-base-openai-detector - RoBERTa实现的人工智能文本检测工具
GPT-2GithubHuggingfaceRoBERTa人工智能开源项目文本检测机器学习模型
这是OpenAI开发的一款基于RoBERTa架构的AI文本检测工具。通过微调RoBERTa基础模型,它可准确识别GPT-2生成的文本内容。该工具主要面向研究人员,用于探索和研究人工智能文本生成技术。需要注意的是,此工具并不适用于ChatGPT文本检测,建议与其他检测方法配合使用。
roberta-base-bne-finetuned-msmarco-qa-es-mnrl-mn - 西班牙语语义搜索和问答优化模型
GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度开源项目模型自然语言处理西班牙语语义搜索
该模型是基于roberta-base-bne进行微调,专为西班牙语问答场景优化。通过将句子和段落转换为768维的密集向量空间,适用于语义搜索和文本聚类等任务。使用MS-MARCO数据集的西班牙语翻译版进行训练,尤其适合处理西班牙语问题。输入文本超过512个词片段时会自动截断,旨在提供精确的问答性能。
chinese_roberta_L-2_H-128 - 使用多模态预训练优化中文自然语言处理
CLUECorpusSmallGithubHuggingfaceRoBERTa开源项目模型语言模型预训练
该项目包括24种中文RoBERTa模型,使用CLUECorpusSmall数据集进行训练,效果超过较大数据集。模型通过UER-py和TencentPretrain预训练,并支持多模态框架,参数超过十亿。模型可在HuggingFace和UER-py Modelzoo中获取。项目提供详细的训练过程和关键细节,便于结果复现,着重提升中文自然语言处理任务中的性能。
roberta-base-snli - 基于SNLI数据集训练且F1分值达0.9的自然语言推理模型
GithubHuggingfaceRoBERTaSNLI开源项目机器学习模型模型训练自然语言处理
roberta-base-snli是一个经过SNLI数据集训练的自然语言推理模型。模型采用Adam优化器结合余弦学习率调度策略,以16的batch size和2e-05的学习率进行了4轮训练。在评估数据集上,模型达到了0.9004的F1得分。项目基于Transformers 4.21.1框架开发,能够有效完成自然语言推理相关任务。
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