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marian-finetuned-kde4-en-to-fr

优化后的KDE4数据集英法翻译模型

该模型对Helsinki-NLP/opus-mt-en-fr进行微调,专注于KDE4数据集的英法翻译,评估中获得52.94的Bleu分数。其使用Adam优化器,线性学习率调度,并在三轮训练中采用混合精度,以提升效率。

fine-tune-mistral - Mistral大语言模型全量微调开源项目
GithubHugging FaceMistral开源项目微调模型训练深度学习
fine-tune-mistral是一个专注于Mistral 7B大语言模型全量微调的开源项目。项目提供完整训练代码和使用说明,支持多GPU训练。其中包含多项训练技巧,如学习率调整和数据量建议等。项目还强调通过评估任务来衡量模型性能改进。该工具为研究者提供了一个进行Mistral模型定制化的便捷平台。
ner-french - 法语命名实体识别的开源Flair模型
FlairGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型法语自然语言处理
这是一个基于Flair框架的法语命名实体识别开源模型。它可识别人名、地点、组织和其他四类实体,采用Flair嵌入和LSTM-CRF架构,在WikiNER数据集上F1分数达90.61%。开发者可通过Python和Flair库便捷地使用该模型进行法语文本的命名实体识别。模型支持简单的加载方式,适用于各种法语自然语言处理任务。
opus-mt-en-cs - 基于Transformer的英捷机器翻译模型在Tatoeba测试集获得46.1 BLEU分数
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt开源项目数据集评估机器翻译模型语言模型
这是OPUS项目开发的基于transformer-align架构的英捷翻译模型。模型使用normalization和SentencePiece预处理方法,在newstest2013-2019等多个新闻测试集上获得20-26的BLEU评分,在Tatoeba测试集达到46.1 BLEU分数。模型开放测试评估数据和原始权重下载,支持英语到捷克语的机器翻译任务。
opus-mt-en-da - 基于OPUS数据集的英丹双语机器翻译模型
BLEUGithubHuggingfaceopus-mt-en-da开源项目数据集机器翻译模型模型评估
opus-mt-en-da是一个英语到丹麦语的机器翻译模型,基于transformer-align架构设计。该模型利用OPUS数据集训练,应用了normalization和SentencePiece预处理技术。在Tatoeba测试集上,模型展现出优秀的翻译性能,BLEU分数达60.4,chr-F分数为0.745。模型提供原始权重下载,便于研究者进行深入探索和实际应用。
xlm-roberta-europarl-language-detection - 多语言环境下的高效语言检测模型
EuroparlGithubHuggingfacexlm-roberta-base开源项目模型精调模型训练超参数语言检测
此项目在Europarl数据集上细调xlm-roberta-base模型,取得了优异的语言检测性能。模型在不同语言环境下的识别能力接近完美。通过优化器和学习率策略,以及混合精度训练,提升了收敛速度和资源效率。适合作为多语言支持的解决方案,适用于自动翻译和内容分类,助力国际市场业务。
opus-mt-de-es - 德语到西班牙语的智能翻译工具,支持更高的翻译准确性
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-de-es开源项目模型翻译模型语言对预处理
该开源项目通过使用transformer-align模型,将德语翻译为西班牙语,依托opus数据集,进行标准化和SentencePiece的预处理,提升翻译的准确性。用户可以下载模型的原始权重并查看相应的翻译测试集及评分,以了解其性能。在Tatoeba.de.es测试集中获得了48.5分的BLEU评分和0.676的chr-F得分,其高效性能在翻译领域具备一定的竞争力。
small-e-czech-finetuned-ner-wikiann - 捷克语命名实体识别模型精细化
GithubHuggingfacesmall-e-czech-finetuned-ner-wikiann开源项目数据集模型精度训练
这是一个基于Seznam/small-e-czech的微调模型,专用于wikiann数据集的捷克语命名实体识别。模型在精度、召回率和F1分数上分别达到0.8713、0.8970和0.8840,总体准确率为0.9557。项目采用Transformer、PyTorch等技术框架,使用线性学习率调度器,经过20个epoch的训练。适合需要捷克语文本命名实体识别的开发者和研究人员使用。
opus-mt-ru-en - 赫尔辛基大学开发的俄英机器翻译模型
GithubHelsinki-NLPHuggingfaceTransformer模型俄语翻译开源项目机器翻译模型英语翻译
opus-mt-ru-en是赫尔辛基大学语言技术研究组开发的俄英机器翻译模型。该模型采用Transformer-align架构,在OPUS数据集上训练,在多个新闻测试集和Tatoeba测试集上均展现出优秀性能。研究人员可通过Hugging Face平台使用这一开源模型进行翻译和文本生成。模型采用CC-BY-4.0许可证,为自然语言处理研究提供了宝贵资源。
flaubert_base_uncased - 法语语言模型FlauBERT与FLUE测试集
FLUEFlauBERTGithubHuggingfaceNLP系统开源项目无监督语言模型模型法语
FlauBERT是一种专为法语自然语言处理设计的模型,通过法国国家科学研究中心的Jean Zay超级计算机在大型法语语料库上进行训练,支持多种模型尺寸,以适应不同需求。其配套的FLUE评测方案类似于GLUE基准,促进了法语NLP系统的共享与发展,并支持未来的实验重复性。用户可通过Hugging Face的Transformers库便捷使用FlauBERT,为法语NLP领域提供了有力支持。
flaubert_small_cased - 用于法语自然语言处理的无监督语言模型
CNRSFlauBERTGithubHuggingface开源项目无监督预训练模型法语语言模型
FlauBERT是基于大型法语语料库进行预训练的无监督语言模型,提供多种尺寸选择。结合FLUE评估平台,增强法语自然语言处理的评估能力。该项目利用CNRS Jean Zay超算机,支持未来的可重复实验,并已集成于Hugging Face的Transformers库中,便于开发者应用。
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