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bert-base-french-europeana-cased

基于欧洲数字图书馆的法语BERT模型

模型法语BERTEuropeanaHugging FaceGithubHuggingface开源项目自然语言处理

bert-base-french-europeana-cased是基于欧洲数字图书馆法语语料库训练的BERT模型。该模型使用63GB数据，包含110亿个标记，主要涵盖18-20世纪文本。在历史命名实体识别等任务中表现优异，可通过Hugging Face加载使用。此模型为处理历史法语文本提供了有力的语言理解支持。

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介绍相关项目
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Baichuan-7BGithubTransformer结构中英双语开源可商用开源项目预训练语言模型
Baichuan-7B是由百川智能开发的开源可商用中英双语大规模预训练语言模型。基于Transformer结构，该模型在1.2万亿tokens上训练，拥有70亿参数，并提供4096长度的上下文窗口。在中文和英文的基准测试（C-Eval和MMLU）中表现出色。该模型可在Hugging Face和ModelScope平台上获取，适合开发者和研究人员使用。
rust-bert - 基于Rust语言开发的高效自然语言处理库
Githubrust-bert开源项目情感分析机器翻译自然语言处理问答系统
rust-bert是基于Rust语言开发的高效自然语言处理库，支持问答、命名实体识别、翻译和摘要生成等多种任务。此库支持多线程分词和GPU推断，具备丰富的API，便于开发者和研究人员快速部署使用多种预训练模型。
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GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型
此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色，支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。
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GithubHuggingFaceTransformers开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
这个项目汇集了基于HuggingFace Transformers库的多种深度学习模型教程，涵盖自然语言处理和计算机视觉等领域。内容包括BERT、DETR、LayoutLM等模型的微调和推理示例，展示了在图像分类、目标检测、文档分析等任务中的应用。所有代码采用PyTorch实现，并提供Colab notebooks方便实践。
classifier-multi-label - 基于BERT的多标签文本分类算法实现
BERTGithubSeq2SeqTextCNNtf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits多标签分类开源项目
本项目介绍了如何使用BERT结合TextCNN、Denses、Seq2Seq等多种算法实现多标签文本分类。涵盖了模型结构、损失函数和解码方法等细节，展示了不同方法在推理速度和分类效果上的表现，提供了实验数据和结论，帮助开发者选择最佳解决方案。
text2vec - 多模型文本向量化工具，支持多语言文本匹配分析
BERTGithubText2vec开源项目文本向量化文本相似度模型训练
text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型，如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具，方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀，尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持，能够满足各种文本语义分析任务的需求。
pytorch-bert-crf-ner - PyTorch实现的BERT-CRF韩文命名实体识别器
BERTCRFGithubKoBERTNERPytorch开源项目
该项目是一个用PyTorch实现的BERT和CRF结合的韩文命名实体识别器，适用于PyTorch v1.2及Python 3.x环境。通过实际案例和详细日志展示该识别器的使用方法及其高效的韩文命名实体识别能力。借助于SKTBrain的KoBERT模型，本项目实现了容易上手的BERT-CRF命名实体识别系统。
awesome-transformer-nlp - 精选Transformer和迁移学习在自然语言处理的资源
BERTChatGPTGPTGithubNLPTransformer开源项目
该资源库汇集了关于自然语言处理 (NLP) 的顶级深度学习资料，重点包括生成预训练Transformer（GPT）、双向编码器表示（BERT）、注意力机制、Transformer架构、ChatGPT及其在NLP中的迁移学习应用。包含大量研究论文、文章、教程及工具，为研究人员和开发人员提供最新的Transformer技术与应用。此系列资源帮助了解和掌握最新的NLP模型及实现方法，提高自然语言处理任务的性能与效率。
cramming - 探索单GPU一天内训练BERT语言模型的极限
BERTCramming Language ModelGLUEGithubPyTorchTransformer-based language model开源项目
本项目探索在单GPU上用一天时间预训练BERT语言模型的性能表现，旨在挑战当前以高算力为核心的趋势。通过调整预训练流程，展示了在严格计算限制下依然接近BERT性能，并分析不同改进对性能的影响。最新版本框架需要PyTorch 2.0，改善了数据预处理并提升了1-2% GLUE性能，提供了详细的代码运行和数据处理指南供研究和应用参考。
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