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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。

bert-tiny - 轻量级预训练自然语言处理模型
BERTGithubHuggingface开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理预训练模型
BERT-tiny是一款轻量级预训练自然语言处理模型,源自Google BERT项目。它采用2层网络结构和128维隐藏层,专为资源受限环境下的下游任务设计。尽管体积小巧,BERT-tiny在自然语言推理等任务中仍表现出色,保留了BERT模型的核心功能。这使其成为需要在计算资源有限情况下进行自然语言处理的研究人员和开发者的理想选择。
a-PyTorch-Tutorial-to-Transformers - PyTorch实现Transformer模型的详细教程与实践指南
GithubPyTorchTransformer开源项目机器翻译注意力机制编码器-解码器架构
本项目提供了一个基于PyTorch的Transformer模型实现教程。教程深入讲解了Transformer的核心概念,如多头注意力机制和编码器-解码器架构,并以机器翻译为例展示应用。内容涵盖模型实现、训练、推理和评估等环节,适合想要深入理解和应用Transformer技术的学习者。
deberta-v3-large-tasksource-nli - 自然语言推理的多任务学习模型,提升零样本分类性能
DeBERTa-v3-largeGithubHuggingfaceTransformer多任务学习开源项目模型自然语言推理零样本分类
DeBERTa-v3-large采用多任务学习,涵盖600多项任务,提升零样本分类性能。模型在多个数据集进行了训练,适用于自然语言推理与分类。其共享的编码器和特定CLS嵌入在多种分类任务中展现出色表现,在未调优状态下于WNLI和MNLI中分别达到了77%和90%的准确率,适合科研与实际应用。
roberta-base-finetuned-jd-binary-chinese - 精准中文文本分类的先进模型
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目微调数据集文本分类模型预训练模型
本文介绍了5个中文RoBERTa-Base分类模型,这些模型由UER-py和TencentPretrain进行微调,基于用户评论与新闻文章的数据集实现精准分类。文章详细解释了模型的使用方法,并提供下载链接,同时概述了在腾讯云上进行的微调过程及优化参数,确保最佳性能。
nlp-recipes - 使用最新深度学习模型加速自然语言处理系统开发
Azure Machine LearningBERTGithubNLPtransformers开源项目深度学习
该资源库提供构建NLP系统的示例和最佳实践,重点关注最新的深度学习方法和常见场景,如文本分类、命名实体识别和文本摘要。支持多语言,特别是利用预训练模型应对不同语言任务。内容基于与客户的合作经验,旨在简化开发过程,帮助数据科学家和工程师快速部署AI解决方案。
Bio_ClinicalBERT - 为医疗临床文本优化的BERT模型
BERTClinicalBERTGithubHuggingface医疗数据开源项目机器学习模型自然语言处理
Bio_ClinicalBERT是一个针对医疗临床文本优化的BERT模型。该模型以BioBERT为基础,在MIMIC III数据库的医疗记录上进行了深度训练。它专门设计用于提升电子健康记录的理解和分析能力,尤其适合处理ICU患者数据。研究人员可通过transformers库轻松使用此模型,为临床自然语言处理任务提供有力支持。Bio_ClinicalBERT在医疗文本分析领域展现出卓越性能,为相关研究提供了有价值的工具。
bert-base-uncased-emotion - BERT模型用于情感分析的优化与应用
GithubHuggingfacePyTorch Lightningbert-base-uncased-emotion开源项目情感分析情感类别数据集模型
该项目基于bert-base-uncased模型,并使用PyTorch Lightning技术在一个情感数据集上进行了微调,支持文本分类和情感分析。训练参数包括128的序列长度、2e-5的学习率、32的批处理大小和4个训练周期,运行在两块GPU上。尽管模型尚未最优化,但在实际应用中显示出一定效果,达到了0.931的验证精度。更多项目详情可以通过nlp viewer查看。
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。
FinancialBERT-Sentiment-Analysis - 金融BERT模型优化金融文本情感分析精度
BERT模型GithubHuggingface开源项目情感分类模型自然语言处理金融情感分析金融短语库
FinancialBERT-Sentiment-Analysis是一个针对金融领域的BERT模型,通过大规模金融文本预训练和Financial PhraseBank数据集微调,在金融文本情感分析中表现卓越。该模型超越通用BERT和其他金融特定模型,为金融从业者和研究人员提供了高效的文本挖掘工具,无需大量计算资源即可使用。
TextClassificationBenchmark - 基于PyTorch的文本分类基准测试平台
GithubPyTorch基准测试开源项目数据集文本分类深度学习模型
TextClassificationBenchmark是一个开源的文本分类基准测试平台。该项目基于PyTorch实现,集成了IMDB、SST和Trec等多个主流数据集,支持情感分析和主题分类任务。平台内置FastText、CNN、LSTM和Transformer等多种深度学习模型,并提供自动数据配置、模型训练和评估功能。研究人员和开发者可以利用此平台方便地进行文本分类实验和性能对比。
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