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MuRIL:适用于多种印度语言的多语言BERT模型

MuRIL是一种专为17种印度语言及其音译数据预训练的BERT模型。此模型利用公共数据集和新颖的训练方法,在低资源语言处理上表现优异。MuRIL在多个基准任务中超越了传统的mBERT模型,适用于印度语言的多种NLP任务,并附带预处理模块及使用指南以支持有效应用。

mdeberta-v3-base - DeBERTa V3架构多语言模型助力跨语言NLU任务
DeBERTaGithubHuggingface多语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理预训练模型
mdeberta-v3-base是基于DeBERTa V3架构的多语言预训练模型,使用2.5T CC100数据训练。在XNLI跨语言迁移任务中,其平均准确率达79.8%,显著超越XLM-R。模型采用梯度解耦嵌入共享和ELECTRA式预训练,增强下游任务表现。结构包含12层transformer,768维隐藏层,共2.76亿参数。适用于多语言自然语言理解任务,尤其在低资源语言中表现出色。
bert-base-arabic - 阿拉伯语BERT基础模型为自然语言处理提供强大支持
BERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理阿拉伯语预训练模型
bert-base-arabic是一个在95GB阿拉伯语文本上预训练的BERT基础语言模型。该模型包含OSCAR和维基百科的阿拉伯语数据,支持现代标准阿拉伯语和部分方言。它适用于多种自然语言处理任务,可通过Hugging Face的transformers库轻松调用。这一模型为阿拉伯语NLP研究和应用提供了有力支持,推动了相关领域的发展。
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。
indictrans2-indic-indic-dist-320M - 支持22种印度语言的机器翻译模型
AI4BharatGithubHuggingfaceIndicTrans2多语言开源项目机器学习模型翻译
IndicTrans2 是一款支持22种印度语言之间翻译的机器翻译模型,结合了多语言模型优化以提升翻译效率。此开源项目利用BLEU、CHRF和COMET等AI技术指标提升翻译准确性,适用数据集包括FLORES-200。项目采用MIT许可协议,适用于多领域的研究与应用。
bert-base-portuguese-cased - 为巴西葡萄牙语优化的高性能预训练模型
BERTGithubHuggingface开源项目模型神经网络自然语言处理葡萄牙语预训练模型
BERTimbau是一个专为巴西葡萄牙语开发的预训练BERT模型,在多项自然语言处理任务中表现出色。该模型提供Base和Large两种版本,适用于掩码语言建模和文本嵌入等应用。作为neuralmind团队的开源项目,BERTimbau为葡萄牙语NLP研究和实践提供了有力支持。
mmlw-roberta-large - 增强自然语言处理适用性的多任务学习模型
GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度开源项目文本分类模型特征提取聚类
该开源项目mmlw-roberta-large通过多任务学习提高了自然语言处理性能,尤其在句子相似性、分类和检索等任务上表现突出。模型适用于多种数据集,如MTEB AllegroReviews和MTEB ArguAna-PL,实现了较高的准确率和F1值。使用了sentence-transformers和transformers技术,确保在大规模数据集上的优异表现。
indobert-base-p1 - IndoBERT基于BERT架构的印尼语预训练模型
GithubHuggingfaceIndo4BIndoBERT印尼语开源项目模型自然语言处理预训练模型
indobert-base-p1是基于BERT架构的印尼语预训练模型,在23.43GB的Indo4B语料库上训练。该模型采用掩码语言建模和下一句预测目标,包含1.245亿参数,适用于多种印尼语自然语言处理任务。研究人员可通过Hugging Face加载模型和分词器,提取上下文表示,为印尼语NLP研究和应用奠定基础。
bert-base-multilingual-cased-finetuned-langtok - 基于多语言BERT的语言识别模型实现99.03%准确率
BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目微调模型自然语言处理语言识别
这是一个基于bert-base-multilingual-cased的语言识别微调模型。模型在评估集上的准确率为99.03%,F1分数达到0.9087。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器,经过3轮训练完成。开发框架使用Transformers 4.44.2和PyTorch 2.4.1,可应用于语言识别相关任务。
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。
llmlingua-2-bert-base-multilingual-cased-meetingbank - 基于BERT的多语言提示词压缩模型
GithubHuggingfaceLLMLingua-2大语言模型开源项目提示词压缩数据处理文本优化模型
LLMLingua-2-Bert是一个基于BERT多语言模型开发的提示词压缩工具,通过数据蒸馏技术实现任务无关的提示词压缩功能。该模型可识别并保留提示词中的关键信息,在维持原始语义的基础上减少token使用量。模型支持多语言处理,提供API接口,适用于需要控制提示词长度的各类AI应用场景。
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