Logo
Project Icon

heBERT_NER

HeBERT: 专为希伯来语设计的命名实体识别和情感分析模型

情绪用户生成内容Github模型开源项目命名实体识别Huggingface情感分析情感识别HeBERT

HeBERT是一个基于Google BERT架构的希伯来语模型，通过希伯来语OSCAR、维基百科以及情感用户生成内容数据集进行训练。它能够识别希伯来语文本中的人名、组织和地理位置等命名实体，并在测试中表现出色。此外，HeBERT还支持情感识别和情绪分析，研究人员和开发者可以在Huggingface平台上访问此模型。该工具适合需要进行深入希伯来语文本分析的用户。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
bert-base-arabic - 阿拉伯语BERT基础模型为自然语言处理提供强大支持
BERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理阿拉伯语预训练模型
bert-base-arabic是一个在95GB阿拉伯语文本上预训练的BERT基础语言模型。该模型包含OSCAR和维基百科的阿拉伯语数据，支持现代标准阿拉伯语和部分方言。它适用于多种自然语言处理任务，可通过Hugging Face的transformers库轻松调用。这一模型为阿拉伯语NLP研究和应用提供了有力支持，推动了相关领域的发展。
ner-german-large - Flair框架驱动的德语大规模命名实体识别模型
FlairGithubHuggingfaceNER开源项目德语命名实体识别机器学习模型自然语言处理
这是一个基于Flair框架的德语大规模命名实体识别(NER)模型。它可识别人名、地名、组织名和其他名称四类实体。模型结合了文档级XLM-R嵌入和FLERT技术，在CoNLL-03德语修订版数据集上获得92.31的F1分数。研究者可通过Flair库轻松调用此模型进行NER任务。项目同时提供了使用示例和训练脚本，便于进一步开发和优化。
Medical-NER - DeBERTa微调的医学命名实体识别模型
DeBERTaGithubHuggingfaceNER模型token-classification医学数据集医疗实体识别开源项目模型
该模型基于DeBERTa在PubMED数据集上微调，可识别41种医学实体，如诊断、症状和治疗。它利用先进的自然语言处理技术从医疗文本中准确提取关键信息，支持临床决策和医学研究。模型可通过Hugging Face推理API或transformers库轻松使用，为医疗信息处理提供了便捷工具。
bert-base-uncased-emotion - 情感数据集的高效文本分类模型
F1分数GithubHuggingfacebert-base-uncased-emotion准确率开源项目情感分析文本分类模型
bert-base-uncased模型针对情感数据集的微调结果显示，其在准确率和F1分数分别达到94.05%和94.06%。借助PyTorch和HuggingFace平台，该模型实现高效的情感文本分类，适用于社交媒体内容分析，特别是在Twitter环境中，为数据科学家和开发人员提供情感解析的精确工具。
dehatebert-mono-english - 高效检测英文仇恨言论的英语深度学习模型
GithubHuggingfacehatespeech单语多语言开源项目模型深度学习英文
该模型专注于检测英文仇恨言论，使用单语言数据训练，并在多语言BERT模型上进行微调。它的最佳验证得分为0.726030，采用了2e-5的学习率。训练代码可在GitHub上查阅。该项目由Aluru、Mathew、Saha和Mukherjee共同开发，相关论文已在ECML-PKDD 2020大会上发表，探讨了跨语言仇恨言论检测的深度学习方法。
hubert-base-ls960 - 自监督语音表示学习模型HuBERT助力语音识别进步
GithubHubertHuggingface开源项目模型自监督学习语音表示语音识别预训练模型
hubert-base-ls960是一个创新的自监督语音表示学习模型,采用Hidden-Unit BERT (HuBERT)方法。该模型通过离线聚类为BERT类预测损失提供对齐标签,在LibriSpeech和Libri-light测试中表现优异,显著降低了词错误率。作为语音识别、生成和压缩的基础模型,hubert-base-ls960为相关研究和应用提供了有力支持。
bert-base-multilingual-uncased-sentiment - BERT多语言产品评论情感预测模型
GithubHuggingfacebert-base-multilingual-uncased产品评论准确率多语言模型开源项目情感分析模型
bert-base-multilingual-uncased-sentiment是一个基于BERT的多语言情感分析模型，支持英、荷、德、法、西、意六种语言的产品评论分析。模型通过1至5星评级预测评论情感，在大规模多语言产品评论数据集上训练。测试结果显示，模型在各语言上均达到较高的准确率，特别是在'差一星'的宽松评估标准下，准确率普遍超过93%。该模型可直接应用于目标语言的产品评论情感分析，也可作为相关任务的预训练模型进行进一步微调。
bertweet-base-emotion-analysis - BerTweet英文情感分析模型集成EmoEvent语料库
BERTweetGithubHuggingface开源项目情感分析数据集机器学习模型自然语言处理
bertweet-base-emotion-analysis是一个基于BerTweet架构的英文情感分析开源模型，通过EmoEvent语料库训练而成。作为pysentimiento库的组成部分，该模型支持英文文本的情感识别与分析，主要应用于学术研究领域。该模型结合预训练语言模型技术，为自然语言处理研究提供了实用的情感分析工具。
bert-base-parsbert-uncased - 基于BERT的波斯语自然语言处理模型ParsBERT
BERTGithubHuggingfaceParsBERT开源项目模型波斯语言模型深度学习自然语言处理
ParsBERT是一个基于BERT架构的波斯语预训练模型，使用超过200万份多样化文档构建而成。该模型在情感分析、文本分类和命名实体识别等任务中表现卓越，优于多语言BERT等其他模型。ParsBERT采用全词遮蔽策略，为波斯语自然语言处理研究奠定了坚实基础，推动了相关技术的发展。
SecureBERT - 网络安全专用的语言模型，提升文本分析和信息处理能力
GithubHuggingfaceSecureBERT开源项目文本分类模型网络安全语言模型问答
SecureBERT基于RoBERTa构建，是专用于处理网络安全文本的领域特定语言模型。经过海量的网络安全文本训练，它表现出在文本分类、命名实体识别等任务中的卓越性能，并在填空预测上优于模型如RoBERTa和SciBERT，保持对通用英语的良好理解。SecureBERT已在Huggingface平台上线，可作为下游任务的基础模型，以实现更精准的文本分析和处理。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号