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古文BERT模型专为古文处理而设计助力文本解析

句法分析 Huggingface 预训练模型 GuwenBERT Github 开源项目模型实体识别古代汉语

GuwenBERT是一款基于RoBERTa结构专为古文处理优化的模型。它使用殆知阁古代文献数据集进行训练，该数据集涵盖了佛教、儒学、医学和历史等多种主题文本。GuwenBERT适用于分句、标点符号插入及命名实体识别等任务，并在“古连杯”古籍命名实体识别评估中取得第二名的成绩。

bert-large-uncased - 大规模无大小写区分BERT自然语言处理预训练模型

BERTGithubHuggingface开源项目掩码语言模型模型深度学习自然语言处理预训练模型

bert-large-uncased是基于大规模英文语料预训练的自然语言处理模型。通过掩码语言建模和下一句预测任务,模型学习了双向语言表示。它拥有24层结构、1024维隐藏层和16个注意力头,总计336M参数。该模型适用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调,也可直接用于掩码填充或作为特征提取器。

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。

ColBERT - 基于BERT的快速大规模文本检索模型

BERTColBERTGithub信息检索向量相似度开源项目自然语言处理

ColBERT是一种基于BERT的检索模型，能在数十毫秒内实现大规模文本集合的高效搜索。该模型采用细粒度的上下文后期交互技术，将段落编码为令牌级嵌入矩阵，在保持检索质量的同时提高效率。ColBERT具备索引、检索和训练功能，适用于多种信息检索任务。模型提供预训练checkpoint和Python API，方便研究人员和开发者在实际项目中快速应用。

UltraFastBERT - 指数级加速的BERT语言模型训练与推理方案

BERTGithubUltraFastBERT开源项目机器学习神经网络语言模型

UltraFastBERT是一个开源项目，旨在通过创新的快速前馈（FFF）层设计实现BERT语言模型的指数级加速。项目提供了完整的训练代码，以及在CPU、PyTorch和CUDA平台上的高效实现。包含训练文件夹、各平台基准测试代码，以及UltraFastBERT-1x11-long模型的配置和权重，可通过HuggingFace轻松加载使用。研究人员可以方便地复现结果，并进一步探索该突破性技术在自然语言处理领域的广泛应用潜力。

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。

KR-BERT - 高效小型韩语预训练模型

BERTGithubKR-BERT开源项目深度学习自然语言处理韩语模型

KR-BERT是首尔国立大学开发的韩语特定BERT模型，采用双向WordPiece分词技术，支持字符和子字符级处理。该模型在词汇量和参数规模上经过优化，在多项下游任务中表现出色，为韩语自然语言处理提供高效准确的解决方案。

BERTopic - 高效的Transformers主题建模，支持多种模式

BERTopicGithubPythonc-TF-IDFtransformers主题建模开源项目

BERTopic是一种利用Transformers和c-TF-IDF进行主题建模的技术，能够生成易于解释的密集主题聚类，同时保留关键词描述。该项目支持多种主题建模方法，如有监督、半监督和无监督模式，具有模块化和高扩展性。丰富的可视化功能和多种表示方法进一步支持深入分析。BERTopic还兼容多种嵌入模型，并支持多语言处理，适应不同应用场景。

rasa_nlu_gq - 高级中文自然语言理解工具的功能与扩展

GithubRasa NLUtensorflow实体识别开源项目模型自然语言理解

beto - 西班牙语BERT模型：BETO

BERTBETOGithub开源项目模型西班牙语语料库

此页面介绍了一个基于大型西班牙语语料库训练的BERT模型BETO，提供无区分大小写和区分大小写的Tensorflow和Pytorch版本。BETO应用全词掩蔽技术，在多项西班牙语基准测试中表现优异，并与多语言BERT及其他模型进行了对比。用户可以在HuggingFace Model Repository下载BETO模型，并通过HuggingFace Transformers库轻松使用。此外，页面还包含示例代码和引用信息。

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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