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sbert-base-cased-pl

波兰语言语义相似度高效模型

sbert-base-cased-pl是SentenceBERT的改进版,利用siamese与triplet网络结构生成语义嵌入,以余弦相似度进行判断。该模型基于波兰语HerBERT,专注于语义文本相似性优化,训练数据来源于Wikipedia,并通过字节对编码进行分词,准确率达82.31%。适用于波兰语相关环境与分词器场景。

bert-base-turkish-cased-mean-nli-stsb-tr - BERT模型在土耳其语句子相似度任务中的应用
GithubHuggingfacesentence-transformers土耳其语模型开源项目机器学习模型自然语言处理语义相似度
该项目提供了一个针对土耳其语优化的BERT句子相似度模型。模型能够将句子转换为768维向量,适用于聚类和语义搜索等任务。它基于机器翻译的土耳其语NLI和STS-b数据集训练而成,支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers两种调用方式,使用简便。测试结果显示,该模型在土耳其语句子相似度任务上表现优异。
Bielik-7B-Instruct-v0.1 - 波兰语语言模型的优化与训练方法
Bielik-7B-Instruct-v0.1GithubHuggingface大型计算开源项目机器学习模型波兰语语言模型
Bielik-7B-Instruct-v0.1 是一种微调的波兰语语言模型,利用高性能计算提升语言理解能力。该模型通过权重损失和自适应学习率等技术进行优化,显著提高了性能,并提供多种精简版本。
Semantic-Textual-Relatedness-Spanish - 基于Sentence-Transformers的西班牙语语义关联分析模型
GithubHuggingfaceSemEvalsentence-transformers开源项目文本相关性模型语义相似度语言模型
基于sentence-transformers框架开发的西班牙语语义关联分析模型,可将文本映射至256维向量空间,实现文本聚类和语义搜索功能。模型采用Transformer架构与CosineSimilarity损失函数,在SemEval-2024评测中获得0.677的Spearman相关系数。
bert-base-spanish-wwm-cased - 基于大规模语料库训练的西班牙语BERT模型
BETOGithubHuggingface基准测试开源项目模型自然语言处理西班牙语预训练模型
BETO是一个基于大规模西班牙语语料库训练的BERT模型,采用全词遮蔽技术,提供uncased和cased两个版本。在词性标注、命名实体识别和文本分类等多项西班牙语基准测试中,BETO表现优于多语言BERT。研究者可通过Hugging Face Transformers库轻松使用该模型,为西班牙语自然语言处理研究和应用提供有力支持。
sentence-bert-base-italian-xxl-uncased - 提升语义分析与聚类效果的意大利语句子相似度模型
GithubHuggingfacesentence-transformers句子嵌入句子相似性开源项目模型模型训练自然语言处理
这个意大利语句子相似度模型能将文本映射到768维度的密集向量空间,适用于语义搜索和语句聚类。其基于dbmdz/bert-base-italian-xxl-uncased构建,为文本理解与分析提供支持。在sentence-transformers库的支持下,模型的安装与使用变得极为简便,即使不使用该库,也可通过HuggingFace Transformers实现。其性能在Sentence Embeddings Benchmark中经过自动化评估,可供参考。
ner-bert-base-cased-pt-lenerbr - 葡萄牙语法律文本的BERT命名实体识别模型
BERTGithubHuggingfaceLeNER-BrNER开源项目模型法律领域葡萄牙语
这是一个针对葡萄牙语法律文本的命名实体识别模型,基于BERT架构在LeNER-Br数据集上微调而来。模型在测试集上取得了89.26%的F1分数,可识别多种法律实体类型,包括判例、法规、组织机构等。该模型为葡萄牙语法律文本分析提供了有力支持,可通过HuggingFace平台或Python代码进行使用。
bert-base-spanish-wwm-uncased - BETO:基于BERT架构的西班牙语预训练模型
BERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理西班牙语预训练模型
BETO是基于BERT架构的西班牙语预训练模型,在大规模西班牙语语料库上训练。模型提供大小写敏感和不敏感两个版本,在POS标注、命名实体识别和文本分类等多项西班牙语NLP基准测试中表现优异。BETO采用31k BPE子词词表,训练2M步,可通过Hugging Face Transformers库使用。这一模型为西班牙语自然语言处理研究和应用提供了有力支持。
indo-sentence-bert-base - 印尼语句子相似度计算与嵌入的优化解决方案
GithubHuggingfacetransformers库句子相似性同志句子BERT开源项目模型特征提取训练参数
indo-sentence-bert-base提供印尼语的文本相似度计算和语义搜索功能,通过高维向量实现精准句子比较,适用于集群分析和语义检索,支持HuggingFace和Sentence-Transformers库,具备高效的训练和评估机制。
ko-sbert-nli - 基于SBERT架构的韩语语义相似度模型实现文本向量化
GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本嵌入模型自然语言处理语义搜索韩语模型
该模型基于sentence-transformers框架,将韩语文本转化为768维向量。经KorNLI数据集训练,在KorSTS评估中获83.16%相关性。适用于句子编码、语义搜索和文本聚类,支持Python接口和pip安装。
stsb-roberta-base - 基于RoBERTa的句对语义相似度预测模型
GithubHuggingfaceSentenceTransformers交叉编码器开源项目模型模型训练自然语言处理语义相似度
stsb-roberta-base是一个基于SentenceTransformers的Cross-Encoder模型,专门用于预测句对语义相似度。该模型在STS benchmark数据集上训练,可为句对相似性给出0到1之间的分数。模型支持通过sentence_transformers库或Transformers的AutoModel类调用,为NLP任务提供语义分析功能。模型采用Apache-2.0开源许可,使用简单,只需几行代码即可实现句对相似度预测。它不仅可用于语义相似度任务,还可应用于问答系统、文本匹配等多种NLP场景,为开发者提供了便捷的语义分析解决方案。
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