nli-roberta-base

用于自然语言推理与零样本分类的跨编码器

Github 模型开源项目 Zero-Shot 分类 Cross-Encoder Huggingface 训练数据自然语言推理模型性能

此模型使用SentenceTransformers中的Cross-Encoder类开发，专用于自然语言推理（NLI），通过SNLI和MultiNLI数据集训练，可输出矛盾、蕴含及中立标签分数。预训练模型兼容零样本分类，便于通过SentenceTransformers或Transformers库应用于多种文本推理与分类场景。

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Huggingface

介绍相关项目

all-roberta-large-v1 - 基于RoBERTa的大规模句子嵌入模型

GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入开源项目机器学习模型自然语言处理语义相似度

all-roberta-large-v1是一个基于RoBERTa架构的sentence-transformers模型,可将文本映射到1024维向量空间。该模型在超10亿句对数据集上进行微调,能有效捕捉语义信息,适用于聚类、语义搜索等任务。模型可通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库便捷使用,为自然语言处理提供高质量的句子表示。

mdeberta-v3-base - DeBERTa V3架构多语言模型助力跨语言NLU任务

DeBERTaGithubHuggingface多语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理预训练模型

mdeberta-v3-base是基于DeBERTa V3架构的多语言预训练模型,使用2.5T CC100数据训练。在XNLI跨语言迁移任务中,其平均准确率达79.8%,显著超越XLM-R。模型采用梯度解耦嵌入共享和ELECTRA式预训练,增强下游任务表现。结构包含12层transformer,768维隐藏层,共2.76亿参数。适用于多语言自然语言理解任务,尤其在低资源语言中表现出色。

deberta-v3-large-zeroshot-v2.0 - DeBERTa-v3-large基于自然语言推理的零样本分类模型

DeBERTaGithubHuggingface商业友好开源项目文本分类模型自然语言推理零样本分类

deberta-v3-large-zeroshot-v2.0是基于DeBERTa-v3-large的零样本分类模型,通过自然语言推理任务训练。无需训练数据即可执行多种文本分类任务,适用于GPU和CPU。在28个分类任务上表现优异,支持灵活的假设模板。模型提供高效通用的分类能力,适用于商业和学术场景,是一个强大的零样本分类工具。

bge-en-icl - 先进的多语言自然语言处理模型

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bge-en-icl是一个开源的句子嵌入模型，在MTEB基准测试的多项自然语言处理任务中表现出色。该模型支持多语言处理，适用于句子相似度计算、文本分类和信息检索等应用场景。在AmazonPolarity分类任务中，bge-en-icl达到了96.98%的准确率；在FEVER检索任务中，准确率达到92.83%。此外，该模型在其他任务如ArguAna检索和Banking77分类中也取得了优异成绩。bge-en-icl为研究人员和开发者提供了一个强大的工具，用于处理和分析各种文本数据。

xlm-roberta-xl - 基于2.5TB数据训练的100语种自然语言处理模型

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa-XL多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型

XLM-RoBERTa-XL是基于2.5TB CommonCrawl数据训练的大规模多语言模型，支持100种语言的自然语言处理。该模型采用掩码语言建模进行自监督学习，适用于序列分类、标记分类和问答等需要理解整句上下文的任务。XLM-RoBERTa-XL为多语言NLP研究和应用提供了强大的基础，但不适合文本生成类任务。

xlm-roberta-base-ner-silvanus - 基于XLM-RoBERTa的多语言命名实体识别模型

GithubHuggingfaceNERXLM-RoBERTa命名实体识别多语言模型开源项目模型零样本迁移学习

该模型基于xlm-roberta-base在印尼NER数据集上微调而来，可从社交媒体文本中提取位置、日期和时间信息。虽然训练数据为印尼语，但通过零样本迁移学习，模型支持英语、西班牙语、意大利语和斯洛伐克语的信息提取。在验证集上，模型展现出91.89%的精确率、92.73%的召回率和92.31%的F1分数，显示了其在多语言命名实体识别任务中的有效性。

xlm-roberta-xxl - 基于2.5TB数据训练的100语言自然语言处理模型

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa-XL多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型

XLM-RoBERTa-XXL是一个基于2.5TB CommonCrawl数据预训练的多语言Transformer模型，支持100种语言的自然语言处理任务。通过掩码语言建模技术实现句子的双向表示学习，适用于序列分类、标记分类、问答等下游任务的微调，可应用于多语言文本分析和跨语言任务场景。

roberta-base-bne - 基于西班牙国家图书馆数据的RoBERTa语言模型

GithubHuggingfaceroberta-base-bne国家图书馆填空任务开源项目模型西班牙语语言模型

roberta-base-bne是一种基于西班牙国家图书馆560GB文本进行大规模预训练的西班牙语掩码语言模型，适用于问答、文本分类和命名实体识别等。该模型可能存在偏见，建议为具体任务进行微调。如有问题，可联系巴塞罗那超级计算中心的文本挖掘团队。

bert-base-spanish-wwm-cased-xnli - 基于XNLI数据集的西班牙语零样本分类模型

BERTGithubHuggingfacePyTorchXNLI开源项目模型自然语言推理零样本分类

这是一个基于西班牙语BERT模型，通过XNLI数据集微调的零样本分类模型，在测试集上达到79.9%的准确率。该模型可通过Hugging Face平台实现西班牙语文本的多类别分类，支持自定义标签。模型基于MIT许可证开源，适用于文本分类的研究与应用开发。

xlm-r-bert-base-nli-stsb-mean-tokens - XLM-RoBERTa句子嵌入模型支持多语言语义相似度和文本聚类

GithubHuggingfacesentence-transformers句子嵌入开源项目模型特征提取自然语言处理语义相似度

这是一个基于XLM-RoBERTa的句子嵌入模型,将句子和段落映射到768维密集向量空间。支持多语言,适用于语义搜索和文本聚类等任务。可通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库轻松使用。需注意,该模型已被弃用,建议使用更新的句子嵌入模型以获得更好性能。

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