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lm-ner-linkedin-skills-recognition

LinkedIn技能识别的深度学习模型

该模型通过对distilbert-base-uncased进行LinkedIn领域的微调,展示出高效的技能识别性能。在评估集上,它达到了高精度(0.9119)、召回率(0.9312)和F1值(0.9214),准确率更是高达0.9912,适用于需要高可靠性技能识别的场景。

bcms-bertic-ner - BERTić微调模型实现BCMS语言的高效命名实体识别
BERTićGithubHuggingface命名实体识别巴尔干语言开源项目机器学习模型自然语言处理
bcms-bertic-ner是一个针对波斯尼亚语、克罗地亚语、黑山语和塞尔维亚语(BCMS)的命名实体识别模型。该模型基于BERTić架构,通过多个标准和社交媒体数据集进行微调,可识别人名、地点、组织和其他实体。在开发数据上,模型达到91.38的F1分数,为BCMS语言的自然语言处理任务提供了有力工具。
roberta-large-NER - XLM-RoBERTa大型模型用于多语言命名实体识别
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa人工智能命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理
XLM-RoBERTa-large模型基础上微调的多语言命名实体识别工具,支持100多种语言。在英语CoNLL-2003数据集上训练,可用于命名实体识别和词性标注等标记分类任务。该模型由Facebook AI研究团队开发,具有强大的跨语言能力,但存在潜在偏见和局限性。作为自然语言处理的重要工具,它为多语言文本分析提供了有力支持。
bert-large-finetuned-squad2 - BERT大规模问答模型的SQuAD2.0优化实现
BERTGithubHuggingfaceSQuAD2.0开源项目机器学习模型自然语言处理问答系统
bert-large-finetuned-squad2基于BERT大规模模型架构,通过SQuAD2.0数据集微调优化,实现了79.7%的F1评分。该模型支持transformers库快速部署,可识别问题是否有答案并提供准确回答。模型采用384序列长度和优化学习参数,在问答任务中展现稳定性能。
distilcamembert-base-ner - 法语命名实体识别模型,推理时间减半
CamemBERTDistilCamemBERT-NERGithubHuggingface实体识别开源项目模型模型优化法语
DistilCamemBERT-NER针对法语命名实体识别进行微调,与CamemBERT相比推理时间缩短一半但能耗保持不变。采用wikiner_fr数据集,综合F1得分达98.18%。在PER、LOC、ORG类别上,性能优于多语种与Flair法语模型,提供高效的文本处理解决方案。
llama3-8B-usenet-merged - 高效NLP模型潜力与使用指南
GithubHuggingfacetransformers偏见开源项目模型语言处理限制
探讨使用transformers库的NLP模型,通过环境影响分析及初学者指南,了解其应用潜力及可能的偏见与限制。
distilbert-base-uncased-go-emotions-student - 面向GoEmotions数据集的高效情感分类模型
GithubGoEmotionsHuggingface开源项目文本分类模型模型蒸馏语言模型零样本分类
该模型运用未标注GoEmotions数据集,利用零样本学习技术进行精炼。尽管其性能可能略逊于完全监督下的模型,但它展示了如何将复杂的自然语言推理模型简化为高效的模型,以便在未标注数据上进行分类器训练。
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp - 三步实现大模型高效文本编码
GithubHuggingfaceLLM2Vec句子相似度开源项目文本编码无监督对比学习模型自然语言处理
LLM2Vec项目通过简单的三步法,将仅解码的大型语言模型转换为有效的文本编码器。这三步包括启用双向注意力机制、掩蔽下一个词预测和无监督对比学习。经过微调,这个模型能够在文本嵌入、信息检索和句子相似性等自然语言处理应用中取得高效表现。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp-unsup-simcse - 基于LLaMA的无监督语言模型嵌入技术
GithubHuggingfaceMTEB信息检索句子相似度开源项目文本分类文本嵌入模型
LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp-unsup-simcse 是一种基于LLaMA模型的无监督语言模型嵌入技术。该项目通过剪枝和对比学习等方法优化模型,在文本分类、信息检索、聚类等多种NLP任务中表现优异。项目进行了广泛的评估,为自然语言处理领域提供了一种高效的文本表示学习方法。
llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析
BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型
本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。
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