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bert-base-uncased-conll2003

基于BERT的CoNLL-2003数据集命名实体识别模型

此模型是基于bert-base-uncased在CoNLL-2003数据集上微调的命名实体识别模型。经过2轮训练,模型在测试集上展现出优秀性能:精确率达0.8885,召回率为0.9046,F1分数为0.8965,准确率高达0.9781。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器,为NLP领域提供了一个高效的命名实体识别解决方案。

awesome-bioie - 免费工具和方法助力提取非结构化生物医学数据中的信息
BERTBioIEGithubLLMs开源项目生物医学数据自然语言处理
这个开源项目提供了一系列无需付费且许可要求低的资源,旨在从非结构化生物医学数据和文本中提取结构化信息。随着语言模型如BERT和GPT-4的引入,生物信息提取方法得到了显著优化。项目涵盖多个方面,包括研究概述、活跃群组、工具和数据集,所有资源均公开且积极维护。
bert4torch - 基于PyTorch开发的自然语言处理工具
Githubbert4torch功能开源项目快速上手模型预训练权重
bert4torch是一个基于PyTorch开发的自然语言处理工具。支持包括BERT、RoBERTa、GPT在内的多种预训练模型,适用于广泛NLP任务。提供丰富示例及详尽文档,助力快速实施项目。特包高级功能如大模型推理,极致满足专业需求,是NLP领域的首选工具库。
beto - 西班牙语BERT模型:BETO
BERTBETOGithub开源项目模型西班牙语语料库
此页面介绍了一个基于大型西班牙语语料库训练的BERT模型BETO,提供无区分大小写和区分大小写的Tensorflow和Pytorch版本。BETO应用全词掩蔽技术,在多项西班牙语基准测试中表现优异,并与多语言BERT及其他模型进行了对比。用户可以在HuggingFace Model Repository下载BETO模型,并通过HuggingFace Transformers库轻松使用。此外,页面还包含示例代码和引用信息。
awesome-llms-fine-tuning - 大语言模型微调资源指南,包括教程、工具与最佳实践
BERTGPTGithubLLMRoBERTafine-tuning开源项目
本页面汇总了微调大语言模型(如GPT、BERT、RoBERTa)的全面资源,适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践,为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导,提升模型表现,优化工作流程。
PL-BERT - 通过PL-BERT实现更自然的语音合成
GithubPL-BERT图标预测开源项目文本转语音自然语言模型语音合成
PL-BERT,一种创新的音素级预训练语言模型,通过预测掩码音素对应的字形,有效提升了多语种文本到语音转换的自然度和准确性。经科学评估,其合成语音质量在面对非模型文本时,较传统方法有明显提高,推动了语音合成技术的进步。
Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具
GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络
为中文用户提供高效的文本分类解决方案,支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型,涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程,通过下载与调用数据,实现多标签分类和文本相似度计算,简化复杂的自然语言处理任务。
swift-coreml-transformers - 实现GPT-2和BERT等Transformer模型
CoreMLGithubSwiftTransformers开源项目模型转换自然语言处理
swift-coreml-transformers项目提供了GPT-2、DistilGPT-2、BERT和DistilBERT等Transformer模型的Swift Core ML实现。项目包括预训练模型、转换脚本、分词器实现和演示应用。开发者可在iOS设备上部署这些自然语言处理模型,实现文本生成和问答功能。该开源项目展示了如何将先进NLP技术应用于移动设备。
KR-BERT - 高效小型韩语预训练模型
BERTGithubKR-BERT开源项目深度学习自然语言处理韩语模型
KR-BERT是首尔国立大学开发的韩语特定BERT模型,采用双向WordPiece分词技术,支持字符和子字符级处理。该模型在词汇量和参数规模上经过优化,在多项下游任务中表现出色,为韩语自然语言处理提供高效准确的解决方案。
UltraFastBERT - 指数级加速的BERT语言模型训练与推理方案
BERTGithubUltraFastBERT开源项目机器学习神经网络语言模型
UltraFastBERT是一个开源项目,旨在通过创新的快速前馈(FFF)层设计实现BERT语言模型的指数级加速。项目提供了完整的训练代码,以及在CPU、PyTorch和CUDA平台上的高效实现。包含训练文件夹、各平台基准测试代码,以及UltraFastBERT-1x11-long模型的配置和权重,可通过HuggingFace轻松加载使用。研究人员可以方便地复现结果,并进一步探索该突破性技术在自然语言处理领域的广泛应用潜力。
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