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dictabert-joint

基于BERT的希伯来语多任务自然语言处理模型

DictaBERT-joint是一个针对希伯来语的多任务语言处理模型,集成了前缀分割、形态消歧、词形还原、句法分析和命名实体识别功能。模型提供JSON、UD和IAHLT-UD三种数据格式输出,支持按需初始化不同任务模块。

dictabert-seg - 现代希伯来语前缀分割模型
DictaBERTGithubHuggingface分词希伯来语开源项目模型自然语言处理语言模型
DictaBERT-seg是一个专门用于现代希伯来语前缀分割任务的微调模型。作为DictaBERT项目的一部分,它能够准确地进行词素分割,为希伯来语自然语言处理研究提供了重要工具。该模型附有简单的使用示例代码,方便研究者快速上手。DictaBERT-seg适用于多种下游任务,为希伯来语NLP领域的发展做出了重要贡献。
dictalm2.0 - 探索专注于希伯来语词汇与指令优化的生成式语言模型
DictaLM 2.0GithubHuggingface大语言模型希伯来语开源项目文本生成模型预训练
DictaLM-2.0是一种具有70亿参数的预训练生成文本模型,专门用于处理希伯来语文本,增强了词汇和指令功能。模型基于Mistral-7B-v0.1结构,扩充了1000个专属希伯来语词以提升压缩率,并在超过1900亿的自然文本数据上进行持续预训练,包含50%希伯来语和50%英语文本。提供高精度基模型和量化版本,适用于多种应用需求。用户可通过Python代码示例轻松加载和使用。此模型不内含内容审查机制,适合语言模型的专业研究。
dictalm2.0-instruct - 支持对话功能的希伯来语大型语言模型
DictaLM-2.0GithubHuggingface希伯来语开源项目指令微调模型自然语言生成语言模型
通过对DictaLM-2.0模型的指令调优,此项目提升了大型语言模型在希伯来语环境下的指令执行和词汇能力。采用高精度配置和扩展的希伯来语指令数据集,遵循Zephyr-7B-beta的调整方案,专为对话设计,旨在提供流畅的聊天体验。尽管表现出色,但尚未集成内容审核机制,项目期待与社区合作,优化模型在内容监控环境中的应用。
alephbert-base - 优化希伯来语自然语言处理的先进语言模型
AlephBERTBERT架构GithubHuggingface希伯来语开源项目模型训练数据语言模型
AlephBERT是一个基于Google BERT架构的希伯来语语言模型。这一模型利用了来自OSCAR、Wikipedia以及Twitter的丰富语料,提升了自然语言处理的表现。训练过程中使用了Masked Language Model损失优化策略,提高了效率和准确性。通过Huggingface的Transformer库,用户能够轻松集成这一模型,满足多种自然语言处理需求。
heBERT_sentiment_analysis - 希伯来语预训练BERT模型实现情感分析和情绪识别
GithubHeBERTHuggingface开源项目情感分析情绪识别模型自然语言处理预训练模型
heBERT_sentiment_analysis是一个针对希伯来语的预训练BERT模型,用于情感极性分析和情绪识别。该模型在包含10亿词的希伯来语语料库上训练,能准确识别文本情感。在情感分析任务中,模型表现优异,F1分数达0.97。研究团队还收集了用户生成内容数据集进行情绪标注。这为希伯来语自然语言处理研究提供了有力的基础工具。
heBERT_NER - HeBERT: 专为希伯来语设计的命名实体识别和情感分析模型
GithubHeBERTHuggingface命名实体识别开源项目情感分析情感识别情绪用户生成内容模型
HeBERT是一个基于Google BERT架构的希伯来语模型,通过希伯来语OSCAR、维基百科以及情感用户生成内容数据集进行训练。它能够识别希伯来语文本中的人名、组织和地理位置等命名实体,并在测试中表现出色。此外,HeBERT还支持情感识别和情绪分析,研究人员和开发者可以在Huggingface平台上访问此模型。该工具适合需要进行深入希伯来语文本分析的用户。
Hebrew-Mistral-7B - 面向希伯来语和英语的通用大型语言模型
GithubHebrew-Mistral-7BHuggingface大语言模型希伯来语开源开源项目模型自然语言处理
Hebrew-Mistral-7B是一款开源的大型语言模型,参数量达到70亿,专注于希伯来语和英语的语言理解与生成。基于Mistral-7B-v1.0,模型适用于多种自然语言处理任务,包含64,000个词元,提升了希伯来语和英语的语言处理能力。
dictalm2.0-instruct-fine-tuned - 优化的希伯来语问答生成模型
GithubHuggingfaceronigold/dictalm2.0-instruct-fine-tuned希伯来语开源项目模型模型微调自然语言处理问题答案生成
本项目提供了一种专门针对希伯来语问答生成而优化的模型,适用于教育和信息化应用。通过从希伯来语维基百科提取数据进行微调,增强了模型生成自然问答对的能力。在使用于敏感领域时,建议引入人工监督以规避潜在训练数据偏见造成的问题。
hebert-finetuned-hebrew-metaphor - heBERT微调模型实现希伯来语隐喻检测 准确率达95.10%
GithubHuggingfaceheBERT希伯来语开源项目模型模型训练自然语言处理隐喻识别
该项目为基于avichr/heBERT的希伯来语隐喻检测微调模型。模型在HebrewMetaphors数据集上训练,可识别20个希伯来语动词的隐喻用法。经过Adam优化器和线性学习率调度器的训练,模型在验证集上达到95.10%的准确率。这是以色列理工学院电气工程与计算机科学学院研究团队的成果。
Hebrew-Gemma-11B-V2 - 多语言处理的希伯来语-英语大规模生成模型
11亿参数GithubHebrew-Gemma-11B-V2Huggingface大语言模型开源项目文本生成模型自然语言处理
Hebrew-Gemma-11B-V2是一个以开源形式发布的大规模语言模型,扩展自Google的Gemma-7B架构。通过增量3B的英语和希伯来语文本数据进行扩展训练。模型专注于多项自然语言处理任务,尤其擅长希伯来语的理解和生成。使用者需遵循Google的使用条款,提供的代码示例可以帮助快速在CPU和GPU上运行,同时支持4位精度量化。
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