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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。

distilbert-base-uncased - 紧凑高效的语言模型,提升下游任务处理速度
DistilBERTGithubHuggingface使用限制开源项目模型模型压缩训练数据语言模型
DistilBERT是一种高效的Transformers模型,比原始BERT更小更快,适合快速推理的下游任务。通过自监督预训练,它支持掩码语言建模和句子预测。主要用于全句任务如分类和问答,尽管继承了部分原模型偏见。在海量公开数据的支持下,DistilBERT在多种任务中表现优异,兼顾性能和速度。可在模型中心查看微调版本。
opus-mt-ca-es - 加泰罗尼亚语至西班牙语的开源翻译工具
GithubHuggingfaceopus-mt-ca-es基准测试开源项目模型翻译预处理
这是一个开放源代码的加泰罗尼亚语到西班牙语翻译模型,采用transformer-align架构,具备良好性能。通过OPUS数据集和SentencePiece进行预处理,提供高质量且一致的翻译结果。支持下载模型权重和测试集,方便评估应用于语言转换需求。
deberta-base - DeBERTa模型提升自然语言理解性能
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软模型注意力机制自然语言处理预训练模型
DeBERTa是一个改进BERT和RoBERTa模型的开源项目,通过解耦注意力和增强掩码解码器实现性能提升。该模型在SQuAD和MNLI等自然语言理解任务中表现优异,展现出在问答和推理方面的卓越能力。DeBERTa使用80GB训练数据,在多数NLU任务中超越了BERT和RoBERTa的表现。
bode-7b-alpaca-pt-br-no-peft - 基于Llama 2的7B参数葡萄牙语自然语言处理模型
BodeGithubHuggingfaceLlama 2开源项目模型模型微调自然语言处理葡萄牙语
bode-7b-alpaca-pt-br-no-peft是一个基于Llama 2微调的7B参数葡萄牙语自然语言处理模型。该模型使用Alpaca数据集训练,针对葡萄牙语文本生成、机器翻译和摘要等任务进行了优化。作为一个开源项目,它旨在填补葡萄牙语大规模语言模型的空白,为相关研究和应用提供基础支持。
bert-base-romanian-ner - 罗马尼亚语命名实体识别的高级BERT模型
GithubHuggingfaceRONECbert-base-romanian-ner命名实体识别开源项目文本预处理模型模型性能
此项目提供了一款经过微调的BERT模型,专注于罗马尼亚语命名实体识别,以优异的性能而著称。模型识别15种实体,如人物、地缘政治实体、地点、组织等,并基于RONEC v2.0数据集训练,拥有超过50万标记及80,283个独特实体。生成的标签采用BIO2格式,使其在命名实体识别任务中表现卓越。用户可通过Transformers库的NER管道或Python包便捷使用该模型。
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。
BERTweet - 专为英语推文预训练的大规模语言模型,助力自然语言处理
BERTweetCOVID-19GithubRoBERTa开源项目英文推文语言模型
BERTweet是首个专为英语推文预训练的公共语言模型,基于RoBERTa预训练程序,使用850M条推文数据进行训练,包含普通推文和疫情相关推文。BERTweet提供多种预训练模型,能够无缝集成于transformers和fairseq框架,支持情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务,为研究和应用提供有力支持。
SpanMarkerNER - 命名实体识别的高效训练框架
BERTGithubHugging FaceNamed Entity RecognitionRoBERTaSpanMarker开源项目
SpanMarker是一个基于Transformer库的命名实体识别框架,支持BERT、RoBERTa和ELECTRA等编码器。框架提供模型加载、保存、超参数优化、日志记录、检查点、回调、混合精度训练和8位推理等功能。用户可以方便地使用预训练模型,并通过免费API进行快速原型开发和部署。
spacy-transformers - 在 spaCy 中使用 BERT、XLNet 和 GPT-2 等预训练转换器
BERTGPT-2GithubXLNetspaCytransformers开源项目
spacy-transformers通过Hugging Face的transformers实现预训练模型如BERT、XLNet和GPT-2的集成,提升spaCy的功能。支持多任务学习、转换器输出自动对齐等,兼容Python 3.6以上版本,需要PyTorch v1.5+和spaCy v3.0+。
bert4torch - 基于PyTorch开发的自然语言处理工具
Githubbert4torch功能开源项目快速上手模型预训练权重
bert4torch是一个基于PyTorch开发的自然语言处理工具。支持包括BERT、RoBERTa、GPT在内的多种预训练模型,适用于广泛NLP任务。提供丰富示例及详尽文档,助力快速实施项目。特包高级功能如大模型推理,极致满足专业需求,是NLP领域的首选工具库。
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