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专注印度12种语言的轻量级ALBERT预训练模型

IndicBERT是一个基于ALBERT架构的多语言预训练模型,支持包括印地语、泰米尔语在内的12种印度主要语言。模型使用90亿规模的语料库训练,具有参数量小、性能优异的特点。在多项NLP评估任务中,其表现优于或持平于mBERT、XLM-R等主流多语言模型。

chatbot_ner - 提供多语言支持的开源聊天机器人实体识别框架
API结构Chatbot NERConversational AIGithub印度语言支持实体识别开源项目
Chatbot NER是一个开放源代码框架,专为会话AI设计,支持在文本中进行实体识别。它目前支持英语、印地语、古吉拉特语、马拉地语、孟加拉语和泰米尔语及其混合形式。通过使用常见模式和NLP技术,能够从语言的稀疏数据中提取必要的实体。Haptik团队正在扩展其支持范围到所有印度语言及其方言。该框架的API结构易于使用,特别适合会话式AI应用,并且提供详尽的文档以便用户设置和操作。
KR-BERT - 高效小型韩语预训练模型
BERTGithubKR-BERT开源项目深度学习自然语言处理韩语模型
KR-BERT是首尔国立大学开发的韩语特定BERT模型,采用双向WordPiece分词技术,支持字符和子字符级处理。该模型在词汇量和参数规模上经过优化,在多项下游任务中表现出色,为韩语自然语言处理提供高效准确的解决方案。
Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具
GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络
为中文用户提供高效的文本分类解决方案,支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型,涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程,通过下载与调用数据,实现多标签分类和文本相似度计算,简化复杂的自然语言处理任务。
BertWithPretrained - 基于PyTorch实现的BERT模型及相关下游任务
BERTGithubPyTorchTransformer中文文本分类开源项目英文文本分类
该项目基于PyTorch实现了BERT模型及其相关下游任务,详细解释了BERT模型和每个任务的原理。项目支持分类、翻译、成对句子分类、多项选择、问答和命名实体识别等任务,涵盖中文和英语的自然语言处理。此外,项目还含有丰富的数据集和预训练模型配置文件。
ModelCenter - 高效实现大规模预训练语言模型的开源工具
GithubModelCenter低资源分布式训练大语言模型开源项目高效实现
ModelCenter是一个开源的预训练语言模型实现工具。它基于OpenBMB/BMTrain后端,支持高效低资源的模型使用和分布式训练。相较于其他框架,ModelCenter在代码封装、环境配置、内存利用和训练速度等方面都有明显优势。该工具支持BERT、GPT、T5等多种主流预训练模型,并提供简洁易用的API接口。
bert4torch - 基于PyTorch开发的自然语言处理工具
Githubbert4torch功能开源项目快速上手模型预训练权重
bert4torch是一个基于PyTorch开发的自然语言处理工具。支持包括BERT、RoBERTa、GPT在内的多种预训练模型,适用于广泛NLP任务。提供丰富示例及详尽文档,助力快速实施项目。特包高级功能如大模型推理,极致满足专业需求,是NLP领域的首选工具库。
XPhoneBERT - 多语言音素表示模型助力TTS性能提升
GithubXPhoneBERT多语言模型开源项目语音合成音素表示预训练模型
XPhoneBERT是一种创新的多语言音素表示预训练模型,专为文本转语音(TTS)系统设计。基于BERT-base架构,该模型利用RoBERTa方法对近100种语言的3.3亿音素级句子进行训练。研究显示,将XPhoneBERT用作输入音素编码器能够显著增强神经TTS模型的自然度和韵律表现,同时在训练数据有限的情况下也能生成高质量语音。这一模型支持广泛的语言,并可通过transformers库便捷集成。
DNABERT - DNABERT:用于基因组DNA语言处理的双向编码器模型
BERTDNABERTGPUGithub基因组开源项目预训练模型
DNABERT提供完整的源码、使用示例、预训练和微调模型,适用于各类基因组DNA语言处理任务。该项目利用Huggingface的扩展工具,增添了多任务支持和高效的可视化功能。最新版DNABERT-2不仅提升了多物种基因组的处理能力,还发布了全面的Genome Understanding Evaluation (GUE)基准测试,涵盖28个数据集。
beto - 西班牙语BERT模型:BETO
BERTBETOGithub开源项目模型西班牙语语料库
此页面介绍了一个基于大型西班牙语语料库训练的BERT模型BETO,提供无区分大小写和区分大小写的Tensorflow和Pytorch版本。BETO应用全词掩蔽技术,在多项西班牙语基准测试中表现优异,并与多语言BERT及其他模型进行了对比。用户可以在HuggingFace Model Repository下载BETO模型,并通过HuggingFace Transformers库轻松使用。此外,页面还包含示例代码和引用信息。
text-embeddings-inference - 快速上手Ai理论及应用实战
API文档BERTDockerGithubtext-embeddings-inference开源项目模型部署
Text Embeddings Inference 为文本嵌入模型提供高效的推理服务,支持多种模型配置,适合AI及深度学习需求。快速部署和卓越的服务器级性能使其成为企业和研究机构面对大规模文本处理和复杂查询时的理想选择,支持包括 [BERT](https://link-to-bert) 和 [RoBERTa](https://link-to-roberta) 在内的多种模型,并兼容 Docker 和完备的 API 文档。
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