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ruBert-base

专为俄语遮蔽填充任务优化的Transformer预训练语言模型

ruBert-base是一个专为俄语遮蔽填充任务优化的预训练语言模型。该模型基于Transformer架构,由SberDevices团队开发,采用BPE分词器,词典大小12万token,模型参数量1.78亿。模型使用30GB训练数据,是俄语自然语言处理领域的重要研究成果。ruBert-base遵循Apache-2.0许可证,为俄语NLP应用提供了强大的基础支持。

RobBERT - 为荷兰语自然语言处理提供强大基础的预训练模型
BERTGithubRobBERT开源项目自然语言处理荷兰语模型预训练
RobBERT是基于RoBERTa架构的荷兰语预训练语言模型,在多项荷兰语自然语言处理任务中展现出卓越性能。该模型在39GB荷兰语语料库上进行预训练,可用于情感分析、命名实体识别和词性标注等任务,尤其在小规模数据集上表现突出。RobBERT为荷兰语自然语言处理的研究与应用奠定了坚实基础。
bert-base - KLUE BERT base为韩语自然语言处理提供强大支持
BERTGithubHuggingfaceKLUE开源项目模型自然语言处理语言模型韩语
KLUE BERT base是一个专门针对韩语自然语言处理任务的预训练模型。它基于62GB多样化韩语语料库训练,采用创新的形态素子词分词技术。在KLUE基准测试中,该模型在主题分类、语义相似度和命名实体识别等多项任务上展现出优异性能。此外,研究团队也注重解决数据偏见和隐私保护问题,为韩语NLP领域提供了重要工具。
bert-base-turkish-128k-uncased - 土耳其BERTurk无标记语言模型
BERTurkGithubHuggingface土耳其语开源项目数据库机器学习模型自然语言处理
土耳其BERTurk模型由德国巴伐利亚州立图书馆的MDZ团队开发,并得到土耳其NLP社区的支持。此无标记BERT模型使用包含土耳其语OSCAR语料库、维基百科、OPUS语料库及Kemal Oflazer提供的语料进行训练,总语料量为35GB。模型在Google的TPU v3-8上通过TensorFlow Research Cloud训练了200万步,词汇量为128k,目前支持PyTorch-Transformers。
rubert-tiny2-cedr-emotion-detection - 俄语情感识别的多标签分类模型
Adam优化器CEDR数据集GithubHuggingfaceRuBERT多标签分类开源项目情感分类模型
该模型基于cointegrated/rubert-tiny2进行微调,适用于俄语文本的多标签情感分类任务。模型在CEDR数据集上经过40个周期的训练,学习率为1e-5,批次大小为64。测试结果显示,模型在愉悦、悲伤、惊讶等情感识别上的表现优异,AUC平均值为0.8956,F1微平均值为0.9280,可用于多种俄语文本情感分析场景。
bertweet-base - BERTweet为英文推文提供预训练大规模语言模型
BERTweetGithubHuggingfaceRoBERTa开源项目推特模型自然语言处理预训练语言模型
BERTweet是针对英文推文预训练的开源大规模语言模型。该模型基于RoBERTa架构,使用8.5亿条英文推文进行训练,包括与COVID-19相关的推文。BERTweet在词性标注、命名实体识别、情感分析和讽刺检测等任务中表现出色。作为处理Twitter数据的基础工具,BERTweet可应用于多种自然语言处理任务,为研究人员提供了宝贵的资源。
wav2vec2-large-xlsr-53-russian - 基于XLSR-53的俄语语音识别微调模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53俄语开源项目模型语音识别
该项目是一个基于wav2vec2-large-xlsr-53的俄语语音识别微调模型。经Common Voice 6.1和CSS10数据集训练,适用于16kHz采样的语音输入。模型在Common Voice ru测试集上实现13.3%词错误率和2.88%字符错误率,加入语言模型后性能提升至9.57%和2.24%。支持通过HuggingSound库或自定义脚本使用,可应用于多种俄语语音识别场景。
robbert-v2-dutch-base - 荷兰语自然语言处理的先进预训练模型
GithubHuggingfaceRobBERT人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理荷兰语模型
RobBERT是基于RoBERTa架构开发的荷兰语预训练语言模型,在多项自然语言处理任务中展现出卓越性能。模型通过39GB荷兰语语料库(含660亿词)预训练,可用于文本分类、回归和标记等任务。RobBERT在情感分析、指代消解和命名实体识别方面表现突出,尤其适合小规模数据集场景。作为目前最先进的荷兰语BERT模型,RobBERT为荷兰语自然语言处理研究和应用提供了强大工具。
rut5-base-absum - 结合多任务训练的俄语文本抽象摘要模型
GithubHuggingfacePyTorchRussian summarization开源项目数据集模型模型微调语言模型
该模型基于cointegrated/rut5-base-multitask,为俄语文本的抽象摘要进行了优化,微调时使用了四个数据集。通过指定文本和参数,如词数、压缩率及最大长度,生成简明准确的摘要,适用于多种长度和复杂程度的文本。模型在提高摘要效率和内容相关性方面表现优异,特别适合需要简化信息的场合。
bert-base-turkish-cased - 巴伐利亚州立图书馆开发的土耳其语BERT预训练模型
BERTGithubHugging FaceHuggingface土耳其语开源项目机器学习模型自然语言处理
巴伐利亚州立图书馆MDZ数字图书馆团队开发的土耳其语BERT模型,使用多种语料库进行预训练。该模型基于35GB、44亿token的语料库,经过200万步训练,可通过Hugging Face Transformers库加载。它为土耳其语自然语言处理任务如词性标注和命名实体识别提供了基础支持。模型采用了OSCAR语料库、Wikipedia、OPUS语料库等多种资源,旨在提升土耳其语NLP任务的性能。
ukr-roberta-base - 乌克兰文HuggingFace模型的语料库预训练
GithubHuggingFaceHuggingfaceUkrainian Wikipediaukr-roberta-base开源项目模型训练数据语言模型
该项目使用乌克兰语言的多种语料库,并结合HuggingFace的Roberta分词器进行了处理。所使用的语料包括乌克兰维基百科、OSCAR数据集及社交网络样本。通过V100硬件加速的方法,预训练出与roberta-base-cased架构类似的模型,拥有12层、768个隐藏单元和125M参数。有关详细的训练配置和技术细节,请参阅原始项目。
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