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优化长序列语义理解能力的韩语BART模型

KoBART-base-v2是一款优化的韩语自然语言处理预训练模型,基于BART架构开发。通过引入聊天数据训练,该模型增强了长序列语义理解能力,在NSMC情感分析任务中准确率达90.1%。KoBART还优化了模型结构,增加bos/eos后处理器,移除token_type_ids,进一步提升性能。研究者可借助transformers库轻松应用这一先进的韩语NLP模型。

ko-gemma-2-9b-it - 韩语大型语言模型,最新版本提升对话生成能力
GemmaGithubHuggingface大型语言模型开源项目文本生成模型谷歌韩国语
Ko-Gemma-2-9B-IT 是基于 Google 技术的韩语对话生成模型,经过精心调整,优化人类反馈,适合各种文本生成任务。
korean_sentiment_analysis_kcelectra - 基于KcELECTRA的韩语情感分析模型及其结果
GithubHuggingfacekorean_sentiment_analysis_kcelectra开源项目情感分析机器学习模型深度学习自然语言处理
该页面详细介绍了微调后的KcELECTRA-base-v2022模型在韩语情感分析中的应用。模型在评估集上实现了损失值0.9718、微平均F1分数70.7183和准确率0.7072。使用Adam优化器和线性学习率策略进行训练,关键参数包括学习率2e-05和总批次大小256。该项目为需要实施韩语情感分析的开发者提供了实用的模型性能提升和优化范例。
pytorch-bert-crf-ner - PyTorch实现的BERT-CRF韩文命名实体识别器
BERTCRFGithubKoBERTNERPytorch开源项目
该项目是一个用PyTorch实现的BERT和CRF结合的韩文命名实体识别器,适用于PyTorch v1.2及Python 3.x环境。通过实际案例和详细日志展示该识别器的使用方法及其高效的韩文命名实体识别能力。借助于SKTBrain的KoBERT模型,本项目实现了容易上手的BERT-CRF命名实体识别系统。
KoDiffCSE-RoBERTa - 新型韩语句子嵌入对比学习模型
DiffCSEGithubHuggingfaceRoBERTa对比学习开源项目模型自然语言处理韩语句向量嵌入
KoDiffCSE-RoBERTa是一个基于差异化对比学习的韩语句子嵌入模型。通过无监督训练,该模型在KorSTS数据集上展现出优异性能。它提供简洁API以计算句子相似度,适用于多种自然语言处理任务。项目包含开源代码、训练脚本及详细文档,方便研究者和开发者使用和扩展。
robbert-v2-dutch-base - 荷兰语自然语言处理的先进预训练模型
GithubHuggingfaceRobBERT人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理荷兰语模型
RobBERT是基于RoBERTa架构开发的荷兰语预训练语言模型,在多项自然语言处理任务中展现出卓越性能。模型通过39GB荷兰语语料库(含660亿词)预训练,可用于文本分类、回归和标记等任务。RobBERT在情感分析、指代消解和命名实体识别方面表现突出,尤其适合小规模数据集场景。作为目前最先进的荷兰语BERT模型,RobBERT为荷兰语自然语言处理研究和应用提供了强大工具。
KoAlpaca-Polyglot-5.8B - 韩文文本生成模型的优化与安全增强
GithubHuggingfaceKoAlpaca开源项目数据集模型训练语言生成
该项目基于EleutherAI的polyglot-ko-5.8b模型,并在KoAlpaca数据集v1.1b上进行了优化,提升了韩文文本生成的准确性和效率。新增的最大分片1GB的Safetensor模型权重,显著增强了模型的稳定性。通过应用Adam优化器和特定训练参数,该模型在短期内达到了预期效果。详细信息和代码可在KoAlpaca的Github仓库中获取。
COKAL-DPO_test-v2-13b - 采用LLaMA2架构的13B规模自动回归语言模型
COKAL-DPO_test-v2GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型开发训练数据集语言模型
模型由韩国公司Media Group Saramwa Soop与Marker合作开发,基于LLaMA2变压器架构,具备文本生成能力。基础模型为COKAL_pre_DPO_Test_v1-13b,采用DPO及SFT私有数据集训练,适用于多种文本生成任务。该研究项目由韩国科学技术信息通信部和光州广域市资助,旨在推动人工智能产业集群发展。
koelectra-base-v3-generalized-sentiment-analysis - 基于ELECTRA的韩语情感分析模型实现商品评论智能分类
GithubHuggingfacekoelectratransformers开源项目情感分析文本分类模型自然语言处理
这是一个基于ELECTRA的韩语情感分析模型,专门用于分析商品评论的情感倾向。模型采用Transformers库实现,可轻松集成到各种应用中。它能准确识别正面和负面评论,并提供置信度分数。该模型提供简单易用的API,方便开发人员快速部署情感分析功能,有助于企业更深入地理解客户反馈。
klue-sroberta-base-continue-learning-by-mnr - 基于KLUE数据集的韩语句子表示模型用于语义相似度分析
GithubHuggingfaceKLUENLPsentence-transformers嵌入开源项目模型语义相似度
该模型是基于KLUE数据集训练的韩语句子表示工具,采用sentence-transformers框架。通过NLI和STS任务的多阶段训练,模型在语义相似度分析方面表现出色。它能将句子转换为768维向量,可用于聚类和语义搜索等应用。在STS测试集上,模型达到0.89的相关性分数,显示了较高的准确性。
KoAlpaca - 开源韩语大语言模型,支持多种规模和部署方式
GithubKoAlpaca人工智能开源项目深度学习自然语言处理语言模型
KoAlpaca是基于Stanford Alpaca训练方法的韩语大语言模型项目。该项目提供多种规模模型,包括基于Polyglot-ko和LLAMA的版本,支持全量微调和LoRA等训练方式。KoAlpaca开放网页聊天界面和Hugging Face上的模型,便于研究人员和开发者使用及改进韩语大语言模型。
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