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bert-base-spanish-wwm-cased

基于大规模语料库训练的西班牙语BERT模型

BETO是一个基于大规模西班牙语语料库训练的BERT模型,采用全词遮蔽技术,提供uncased和cased两个版本。在词性标注、命名实体识别和文本分类等多项西班牙语基准测试中,BETO表现优于多语言BERT。研究者可通过Hugging Face Transformers库轻松使用该模型,为西班牙语自然语言处理研究和应用提供有力支持。

bert-base-portuguese-cased-nli-assin-2 - 提升句子相似度与语义搜索的句子转换器
GithubHuggingfacesentence-transformers句向量开源项目模型模型训练特征提取语义搜索
模型将句子和段落转换为768维向量,用于聚类和语义搜索等任务。可通过安装sentence-transformers库或直接调用HuggingFace Transformers进行操作。采用SoftmaxLoss训练,并通过EmbeddingSimilarityEvaluator评估,结合BertModel与句子池化实现高效转换。
bert-large-uncased-whole-word-masking - BERT大模型在Habana HPU上的性能优化配置
BERTGithubHabana GaudiHugging FaceHuggingfaceOptimum Habana开源项目模型混合精度训练
此项目为bert-large-uncased-whole-word-masking模型提供Habana Gaudi处理器(HPU)优化配置。通过GaudiConfig文件设置关键参数,如fused Adam优化器和混合精度训练,实现HPU上高效的模型操作。支持单HPU和多HPU环境,适用于多种下游任务。开发者可使用简单的命令行参数,轻松部署BERT大模型到Habana硬件上,获得显著的性能提升。
bert-base-italian-xxl-uncased - 意大利BERT和ELECTRA模型的开源大规模数据集
BERTELECTRAGithubHuggingface巴伐利亚州立图书馆开源项目意大利语模型模型
项目由巴伐利亚州立图书馆的MDZ数字图书馆团队开源,专注于训练大规模意大利语BERT和ELECTRA模型。数据来自Wikipedia和OPUS语料库,扩展至OSCAR语料库,数据规模从13GB到81GB不等,兼容PyTorch-Transformers。提供NER和PoS标注任务的结果示例,模型可在Huggingface model hub下载。欢迎通过GitHub参与和反馈。
bert-base-NER-uncased - BERT基础模型应用于命名实体识别的开源项目
GithubHuggingfaceMIT许可证免责条款开源许可开源项目模型版权声明软件分发
该项目基于BERT的bert-base-uncased模型,通过微调实现了命名实体识别(NER)功能。模型能有效识别文本中的实体,支持多种语言和实体类别,包括人名、地名、组织机构等。在多个NER数据集上展现了优异性能,模型参数规模约1.1亿。项目为自然语言处理研究人员和开发者提供了一个强大的工具,可用于提取各类文本中的关键实体信息,适用于信息抽取、问答系统等多种应用场景。
codebert-base - CodeBERT为编程与自然语言处理提供强大支持
CodeBERTGithubHuggingface代码搜索开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
CodeBERT-base是一个专为编程和自然语言设计的预训练模型,基于CodeSearchNet的双模态数据训练。它采用MLM+RTD优化目标,支持代码搜索和代码到文档生成等任务。该模型不仅适用于代码补全,还提供小型版本CodeBERTa。CodeBERT-base为编程语言处理领域开辟了新的研究方向,为开发者提供了有力的工具支持。
bert-base-dutch-cased - BERTje 格罗宁根大学开发的荷兰语BERT模型
BERTjeGithubHuggingface命名实体识别开源项目模型自然语言处理荷兰语模型词性标注
BERTje是格罗宁根大学开发的荷兰语预训练BERT模型。在命名实体识别和词性标注等任务中,它的表现优于多语言BERT等基准模型。BERTje支持PyTorch和TensorFlow,可通过Hugging Face使用。该模型为荷兰语自然语言处理研究和应用提供了有力支持。
sbert-base-cased-pl - 波兰语言语义相似度高效模型
GithubHerBERTHuggingfaceSHerbert句子相似性开源项目机器学习模型自然语言处理
sbert-base-cased-pl是SentenceBERT的改进版,利用siamese与triplet网络结构生成语义嵌入,以余弦相似度进行判断。该模型基于波兰语HerBERT,专注于语义文本相似性优化,训练数据来源于Wikipedia,并通过字节对编码进行分词,准确率达82.31%。适用于波兰语相关环境与分词器场景。
bert-base-turkish-128k-uncased - 土耳其BERTurk无标记语言模型
BERTurkGithubHuggingface土耳其语开源项目数据库机器学习模型自然语言处理
土耳其BERTurk模型由德国巴伐利亚州立图书馆的MDZ团队开发,并得到土耳其NLP社区的支持。此无标记BERT模型使用包含土耳其语OSCAR语料库、维基百科、OPUS语料库及Kemal Oflazer提供的语料进行训练,总语料量为35GB。模型在Google的TPU v3-8上通过TensorFlow Research Cloud训练了200万步,词汇量为128k,目前支持PyTorch-Transformers。
labse_bert - 多语言BERT句子嵌入模型及其应用
GithubHuggingfaceLABSE BERT句子嵌入多语言处理开源项目模型模型应用自然语言处理
LaBSE BERT是一种语言无关的句子嵌入模型,由Fangxiaoyu Feng等人开发并在TensorFlow Hub上提供。该模型能够将文本转换为高效的向量表示,适用于多语言文本处理。利用AutoTokenizer和AutoModel加载模型,并通过mean_pooling方法获取句子嵌入,以增强文本分析和信息检索等领域的性能。使用PyTorch实现编码和处理,多语言文本分析更加轻松。
bert-base-arabic-camelbert-da - 基于方言数据的阿拉伯语预训练语言模型
CAMeLBERTGithubHuggingface开源项目模型深度学习自然语言处理阿拉伯语预训练模型
CAMeLBERT-DA是基于54GB阿拉伯语方言数据训练的语言模型,专门用于处理阿拉伯方言文本分析。模型支持掩码语言建模与序列预测,可用于实体识别、词性标注和情感分析等任务。模型采用3万词表的WordPiece分词方案,经过TPU训练后在多项评估中取得良好效果。
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