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kobart-base-v2

基于BART的韩文特征提取模型

该项目利用BART模型的Text Infilling技术进行训练,生成了一种高效的韩文特征提取模型。KoBART-base利用超过40GB的多样化韩文数据进行训练,适用于特征提取任务。注意模型可能存在的偏见和局限性,避免在不当环境中使用。项目包含GitHub仓库和模型演示空间,便于用户深入了解和使用。

Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
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。
sae - 高效训练语言模型k稀疏自编码器的开源库
这是一个用于训练语言模型k稀疏自编码器(SAE)的开源库。它使用TopK激活函数实现激活稀疏,可扩展至大型模型和数据集,无需额外存储。该库支持加载HuggingFace Hub预训练SAE,提供命令行和编程接口,允许自定义hookpoint训练任意子模块。支持分布式训练,适用于大规模语言模型。
PyKoSpacing - PyKoSpacing:Python包实现高精度韩文文本自动分词
GithubPyKoSpacing准确率开源项目文本预处理深度学习自动分词
PyKoSpacing利用深度学习模型,提供高精度的韩文文本自动分词,适用于在线短信和社交媒体文本。通过大规模语料库训练,PyKoSpacing在多种语料测试中展现了高准确率,支持多种安装方式及灵活的参数设置,以优化不同场景的分词效果。
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。
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。
XPhoneBERT - 多语言音素表示模型助力TTS性能提升
GithubXPhoneBERT多语言模型开源项目语音合成音素表示预训练模型
XPhoneBERT是一种创新的多语言音素表示预训练模型,专为文本转语音(TTS)系统设计。基于BERT-base架构,该模型利用RoBERTa方法对近100种语言的3.3亿音素级句子进行训练。研究显示,将XPhoneBERT用作输入音素编码器能够显著增强神经TTS模型的自然度和韵律表现,同时在训练数据有限的情况下也能生成高质量语音。这一模型支持广泛的语言,并可通过transformers库便捷集成。
GPT2-Chinese - GPT2-Chinese:支持多种中文Token化和大规模语料训练
BERT分词器GPT2-ChineseGithubHuggingface中文语言模型开源项目预训练模型
GPT2-Chinese项目提供了适用于中文的GPT2训练代码,支持BERT和BPE Tokenizer,能够生成诗词、新闻、小说等内容,适用于大规模语料训练。该项目基于Pytorch实现,支持最新的预训练模型,如通用中文模型和古诗词模型。详细的模型信息可以在Huggingface Model Hub中找到。用户可以自行训练和生成文本,同时支持FP16和梯度累积。
tensorflow-nlp-tutorial - Tensorflow 2.0 自然语言处理实用教程
BERTGithubKoGPT-2NLPTensorflow开源项目딥 러닝
此项目包含一系列基于Tensorflow 2.0的自然语言处理教程。教程内容详细,基于e-Book中的理论,涵盖BERT、KoGPT-2、CTM等模型的文本分类、生成、关键词提取和话题建模实操。用户通过Colab链接即可在线练习,无需额外安装Python。该项目持续更新,提供最新的自然语言处理技术和代码示例。
chinese_speech_pretrain - 中文语音预训练模型,wav2vec 2.0和HuBERT的开源实现
GithubHuBERTWenetSpeechwav2vec 2.0中文语音识别开源项目语音预训练模型
chinese_speech_pretrain项目开源了基于WenetSpeech数据集训练的中文语音预训练模型。项目包含wav2vec 2.0和HuBERT的BASE与LARGE版本,均使用1万小时多样化中文语音数据训练。模型在自动语音识别任务中表现优异,尤其适合低资源场景。项目提供模型下载及使用指南,可用于语音识别、语音合成等研究领域。
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