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BERT与Transformers库实现的新闻文本分类项目

这是一个基于BERT模型的现代化文本分类实现项目。项目采用最新的Python、PyTorch和Transformers库,为自然语言处理任务提供了高质量模板。完整流程涵盖数据准备、模型训练和评估,并具有清晰的代码结构和详细说明。虽然主要针对livedoor新闻语料库的分类任务,但也易于适应其他文本分类需求。

TinyBERT_General_4L_312D - 轻量级自然语言处理模型 提升理解效率
BERT模型压缩GithubHuggingfaceTinyBERTtransformer模型开源项目模型模型蒸馏自然语言理解
TinyBERT_General_4L_312D是一个经过知识蒸馏的轻量级自然语言处理模型。相比原始BERT模型,它的体积减小了7.5倍,推理速度提升了9.4倍,同时保持了竞争性能。该模型在预训练和任务特定学习阶段都应用了创新的Transformer蒸馏技术。TinyBERT为各类自然语言处理任务提供了高效的基础,尤其适用于计算资源受限的应用场景。
mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7 - mDeBERTa-v3模型实现多语言自然语言推理和零样本分类
GithubHuggingfacemDeBERTa-v3多语言开源项目机器学习模型自然语言推理零样本分类
mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7是一个支持100种语言的自然语言推理和零样本分类模型。它基于mDeBERTa-v3-base架构,通过XNLI和multilingual-NLI-26lang-2mil7数据集微调,包含27种语言的270多万个文本对。该模型在XNLI和英语NLI测试中表现优异,展现出卓越的跨语言迁移能力,为多语言NLP任务提供了强大解决方案。
nlp - NLP基础知识与应用案例介绍
GithubNLPfasttext开源书籍开源项目机器学习自然语言处理
介绍自然语言处理(NLP)的基础知识和实际应用,包括常用数据集、机器学习模型评价方法、词袋模型、TFIDF、Word2Vec、Doc2Vec等技术,以及多层感知机、fasttext和LDA在文档分类和主题建模中的应用。还展示了对美食评语的情感分析,说明了NLP在文本理解与安全领域的重要性。此外,还介绍了一本开源NLP入门书籍的写作和更新过程,适合想深入了解NLP技术的读者。
ESG-BERT - ESG-BERT模型提升可持续投资领域的文本分析能力
BERT模型ESG-BERTGithubHuggingface可持续投资开源项目文本挖掘模型自然语言处理
ESG-BERT是针对可持续投资领域优化的BERT模型。在非结构化文本数据上的训练使其在下一句预测和掩码语言建模任务中表现出色。文本分类任务中,ESG-BERT的F1分数达0.90,超越通用BERT模型和传统机器学习方法。这一模型为可持续投资领域的自然语言处理任务提供了有力支持,显著提升了ESG相关文本分析效果。
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+。
transformers-code - 对Transformers从入门到高效微调的全方位实战指南
GithubNLPTransformers分布式训练开源项目微调模型训练
课程提供丰富的实战代码和案例,从基础入门到高效微调以及低精度和分布式训练。涵盖命名实体识别、机器阅读理解和生成式对话机器人等NLP任务。帮助深入理解Transformers的核心组件和参数微调技术,包括模型优化和分布式训练。适合对Transformers应用和实践感兴趣的学习者。课程在B站和YouTube持续更新,紧跟技术前沿。
MachineLearning-DeepLearning-Code-for-my-YouTube-Channel - 自然语言处理和深度学习模型微调开源代码合集
GithubYouTube频道开源项目机器学习模型微调深度学习自然语言处理
本项目汇集了自然语言处理和深度学习模型微调的开源代码,涵盖多种模型如Mistral、Falcon、DeBERTa和BERT,应用场景横跨Amazon评论数据集、Kaggle竞赛和跨语言命名实体识别等。项目内容适合从初学者到专业研究人员,提供前沿技术和最佳实践,帮助提升模型性能和解决实际问题。通过详尽的代码注释和YouTube视频,用户可以清晰理解复杂概念和操作步骤,高效掌握深度学习技巧。
KeyBERT - BERT驱动的智能关键词提取工具
BERT嵌入GithubKeyBERT关键词提取开源项目机器学习自然语言处理
KeyBERT是一款利用BERT嵌入技术的关键词提取工具。它通过计算文档和短语的嵌入表示之间的余弦相似度,识别出最能代表文档内容的关键词和短语。该工具支持Sentence-Transformers、Flair和Spacy等多种嵌入模型,适用于广泛的文本分析场景。KeyBERT还集成了Max Sum Distance和Maximal Marginal Relevance等算法,以提升结果多样性。此外,它还能与大型语言模型协同工作,为用户提供灵活高效的关键词提取方案。
llama-classification - 利用LLaMA的文本分类代码库概述与使用指南
GithubLLaMA代码库实验设置开源项目文本分类预处理
这个代码库提供了使用LLaMA进行文本分类的基础代码。用户可以通过该项目设置实验环境并运行在Nvidia V100 GPU上,用于与Huggingface数据集进行文本分类实验。项目介绍了Direct、Channel和Pure Generation三种方法,并提供了预处理、推理和校准的具体示例。
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