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pebblo-classifier

基于BERT的文本分类工具,优化协议文件整理

Pebblo Classifier是由DAXA.AI开发的文本分类模型,能够高效地对组织中的协议文档进行分类。该模型基于BERT技术,并从distilbert-base-uncased进行细调,支持21种文档标签分类,如董事会协议和咨询协议,简化文档整理过程。无需重新微调,用户可以通过简单代码实现快速集成。测试结果显示了模型的高精度和可靠性。

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。
deberta-v3-base-zeroshot-v2.0 - DeBERTa V3零样本分类模型,适用于多场景
GithubHuggingfacezero-shot-classification开源项目文本分类模型模型评估自然语言推理训练数据
DeBERTa V3模型在Hugging Face管道中实现零样本分类,满足商业环境的许可证要求。无需训练数据即可高效分类,支持GPU和CPU应用,适用于多个领域。通过合成及商用友好的数据进行训练,模型在多文本分类任务中表现优异。
PatentSBERTa - 基于SBERT的专利文本相似度与分类深度学习模型
GithubHuggingfacePatentSBERTa专利分类句子转换器开源项目模型自然语言处理语义搜索
PatentSBERTa是一个基于sentence-transformers的深度学习模型,用于专利文本分析和分类。模型将专利文本映射为768维向量,实现专利文档的语义搜索和聚类分析。通过SBERT技术计算专利间相似度,支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers两种框架调用。
categorAIze.io - AI驱动的多模态数据智能分类系统
AI分类AI工具API访问多级层次数据组织自定义类别
categorAIze.io是一款智能数据分类工具,能自动处理文本、URL、图像和文档。该平台无需预训练,支持用户自定义或AI生成分类层级。提供浏览器界面、API接口和批量导入导出功能,适应各类数据组织需求。采用先进语言模型技术,确保分类准确性和灵活性,有效提升数据管理效率。
distilbert-base-uncased-mnli - DistilBERT零样本文本分类模型在MNLI数据集上的应用
DistilBERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言推理零样本分类
DistilBERT零样本文本分类模型在MNLI数据集上微调,适用于多种英语文本分类任务。模型在MNLI和MNLI-mm评估中均达82.0%准确率,展现出优秀性能。虽然使用简便,但需注意潜在偏见问题。模型由Typeform团队开发,在AWS EC2 P3实例上训练。该模型为自然语言处理领域提供了有力工具,同时也引发了对AI公平性的思考。
toutiao - 中文新闻分类模型,便捷文本分析工具
GithubHuggingfacepytorch中文新闻分类今日头条开源项目数据集文本分类模型
此中文新闻分类模型基于pytorch和今日头条数据集,支持文本分类,适用文化、娱乐、体育等多个领域。通过transformers库中text-classification方法,可实现高效中文文本处理,提升分类精度。
roberta-base-finetuned-dianping-chinese - 中文RoBERTa模型用于多领域文本情感和主题分类
GithubHuggingfaceRoBERTaTencentPretrainUER-py开源项目文本分类模型模型微调
该项目包含利用UER-py和TencentPretrain微调的中文RoBERTa-Base模型,用于用户评论和新闻数据的情感及主题分类。模型可通过HuggingFace获取,适用于多种文本分类任务,具备高度的分类精准度。
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。
AraBert-Arabic-Sentiment-Analysis - 基于AraBERT的阿拉伯语情感分析模型实现80%分类准确率
AraBERTGithubHuggingface开源项目情感分析机器学习模型自然语言处理阿拉伯语情感分析
基于AraBERT预训练模型微调的阿拉伯语情感分析模型,在评估数据集上实现了80.03%的准确率和65.43%的宏F1分数。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器,使用16的训练批次大小,经过2轮训练得到。基于Transformers框架开发,专注于阿拉伯语文本的情感分类任务。
Gender-Classification - DistilBERT微调模型实现高精度性别分类
DistilBERTGithubHuggingface开源项目性别识别数据分类模型模型训练深度学习
Gender-Classification是一个基于distilbert-base-uncased模型微调的性别分类项目。模型经过5轮训练,在验证集上达到了接近100%的分类准确率。项目采用Adam优化器和线性学习率调度器,学习率为2e-05。模型基于Transformers 4.25.1和PyTorch 1.13.0框架开发,为性别识别任务提供了一个参考实现。
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