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中文新闻分类模型,便捷文本分析工具

此中文新闻分类模型基于pytorch和今日头条数据集,支持文本分类,适用文化、娱乐、体育等多个领域。通过transformers库中text-classification方法,可实现高效中文文本处理,提升分类精度。

text_summarization - 基于T5 Small的文本摘要模型
GithubHugging FaceHuggingfaceT5开源项目文本摘要机器学习模型自然语言处理
该项目是基于T5 Small模型的文本摘要工具,经过针对性微调后能生成简洁连贯的摘要。模型采用优化的超参数设置,适用于文档摘要和内容浓缩等场景。通过简单的Python代码即可调用,为NLP应用提供了便捷的文本摘要功能。模型使用批量大小为8,学习率为2e-5的超参数进行微调,在评估中实现了0.95的Rouge F1分数。它可以处理长文本输入,生成30到1000字之间的摘要。该工具为研究人员和开发者提供了一个易用的文本摘要解决方案。
1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率
AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
transformers是一个开源自然语言处理工具包,旨在通过简化模型训练和应用,提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型,便于执行各种文本分析和生成任务。
base1 - 基于LTP实现的高效中文自然语言处理任务
GithubHuggingfaceLTP分词开源项目感知机算法模型深度学习模型自然语言处理
LTP是一款中文自然语言处理工具,支持分词、词性标注和命名实体识别等任务。在Huggingface Hub上提供快速访问,并支持深度学习和感知机算法模型。用户可根据需求选择合适的模型,以满足不同应用场景的效率和精度要求。新的Pipeline API提升了推理速度和易用性,为研究和开发人员提供了多样化的应用支持。
BertWithPretrained - 基于PyTorch实现的BERT模型及相关下游任务
BERTGithubPyTorchTransformer中文文本分类开源项目英文文本分类
该项目基于PyTorch实现了BERT模型及其相关下游任务,详细解释了BERT模型和每个任务的原理。项目支持分类、翻译、成对句子分类、多项选择、问答和命名实体识别等任务,涵盖中文和英语的自然语言处理。此外,项目还含有丰富的数据集和预训练模型配置文件。
torchMoji - 基于表情符号的情感分析深度学习模型
DeepMojiGithubTorchMoji开源项目情感分析深度学习自然语言处理
TorchMoji是PyTorch实现的DeepMoji模型,通过分析12亿条带表情符号的推文来理解语言表达情感的方式。该模型利用迁移学习在多个情感相关的文本建模任务中实现了优秀性能。项目包含预训练模型、数据处理工具和示例代码,方便研究者和开发者将情感分析应用于各种文本理解任务。TorchMoji模型可用于情感分类、情感强度预测和讽刺检测等任务,为自然语言处理研究和应用提供了有力工具。
bge-m3-zeroshot-v2.0 - BGE-M3基于零样本学习的多语言文本分类模型
GithubHuggingfacezeroshot分类商业友好数据多语言模型开源项目文本分类模型自然语言推理
bge-m3-zeroshot-v2.0模型基于BAAI/bge-m3-retromae开发,是一款高效的零样本文本分类器。该模型支持多语言处理,可接受长达8192个tokens的输入。通过自然语言推理训练,无需微调即可执行各类分类任务。模型分为商业友好版(-c)和学术研究版,在28个分类任务中表现优异。适用于需要灵活文本分类解决方案的场景,支持GPU和CPU部署。
flair - 一个易用的最先进自然语言处理和文本嵌入框架,支持多语言模型应用
FlairGithubPyTorch开源项目情感分析文本嵌入自然语言处理
Flair 是一个强大的自然语言处理库,支持命名实体识别、情感分析、词性标注等多种功能,并且支持多种语言。通过简易接口,用户可以轻松使用和整合多种词和文档嵌入,基于 PyTorch 框架进行模型训练和实验。Flair 还对生物医学文本有特殊支持,并提供最新的命名实体识别模型,性能媲美甚至超过当前最优结果。用户可以在 Hugging Face 平台上访问并试用这些模型。
pebblo-classifier - 基于BERT的文本分类工具,优化协议文件整理
BERTGithubHuggingfacePebblo Classifier开源项目文本分类文档分类机器学习模型
Pebblo Classifier是由DAXA.AI开发的文本分类模型,能够高效地对组织中的协议文档进行分类。该模型基于BERT技术,并从distilbert-base-uncased进行细调,支持21种文档标签分类,如董事会协议和咨询协议,简化文档整理过程。无需重新微调,用户可以通过简单代码实现快速集成。测试结果显示了模型的高精度和可靠性。
amd-full-phonetree-v1 - 提高文本分类效率的少样本学习模型
GithubHuggingfaceLogistic回归SetFit句子变压器对比学习开源项目文本分类模型
SetFit模型利用sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2进行句子嵌入,通过对比学习优化,实现少样本学习效率。结合LogisticRegression进行文本分类,可处理最长512词元的序列,支持两类分类,适用于需要精确文本分类的场景,可通过SetFit库轻松使用。
fineweb-edu-classifier - 基于深度学习的网页教育内容智能分类系统
FineWeb-EduGithubHuggingface开源项目教育内容分类数据集过滤机器学习模型模型网页质量评估
FineWeb-Edu classifier是一款基于Snowflake-arctic-embed模型的网页教育内容智能分类系统。该系统通过450,000个LLama3-70B-instruct模型标注的样本进行训练,能够对网页内容的教育价值进行0-5分的评估。在二元分类任务中,系统达到了82%的F1分数,为教育资源的筛选和管理提供了高效工具。尽管在特定领域存在一定局限性,但该系统为自动化筛选优质教育资源开辟了新途径,有望推动在线教育内容的质量提升。
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