roberta-base-japanese-with-auto-jumanpp

日语RoBERTa预训练语言模型

开源项目日语模型模型文本预训练 RoBERTa 机器学习 Github 自然语言处理 Huggingface

RoBERTa日语基础模型通过日本维基百科和CC-100语料库训练而成,采用Juman++分词系统和32000规模词表,支持掩码语言建模与下游任务微调。模型经过A100 GPU集群训练,在JGLUE基准测试中展现出稳定性能,可作为日语自然语言处理的基础模型使用。

opus-mt-en-jap - 英日神经机器翻译模型：基于OPUS数据集的高效翻译工具

BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-jap开源项目机器翻译模型英日翻译语言模型

opus-mt-en-jap是一个基于transformer架构的英日神经机器翻译模型。该模型在OPUS数据集上训练，采用SentencePiece进行预处理。在bible-uedin测试集上，模型获得了42.1的BLEU分数和0.960的chr-F分数，显示出优秀的翻译能力。这一开源项目为需要进行英日文本转换的研究人员和开发者提供了实用的工具，适用于文献翻译、跨语言交流等领域。作为高效的机器翻译和英日翻译工具，它为用户提供了强大的语言转换支持。

japanese-cloob-vit-b-16 - 基于CLOOB的日语图像文本融合模型

CLOOBGithubHuggingfacerinna人工智能开源项目模型自然语言处理计算机视觉

这是一个专为日语开发的CLOOB（对比离一升压）模型，用于图像和文本的融合处理。模型采用ViT-B/16架构作为图像编码器，12层BERT作为文本编码器，并在CC12M数据集上进行训练。该模型提供了简单的使用方法和实现示例，可应用于图像识别和自然语言处理任务。模型在Apache 2.0许可下发布，允许用于研究和商业用途。

wav2vec2-large-xlsr-53-japanese - 基于Wav2Vec2的日语语音识别模型

Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目日语模型语音识别

该模型是在facebook/wav2vec2-large-xlsr-53基础上，使用日语语音数据集微调而来的语音识别模型。在Common Voice日语测试集上，其词错误率(WER)为81.80%，字符错误率(CER)为20.16%，优于同类模型。它可直接用于日语语音转文本，无需额外语言模型。模型要求输入音频采样率为16kHz。

opus-mt-ja-en - 基于OPUS数据集的日英神经机器翻译模型

GithubHuggingfaceopus-mt-ja-en开源项目日英翻译机器翻译模型自然语言处理语言模型

该模型采用transformer-align架构，基于OPUS多语言平行语料库训练而成。预处理阶段使用了文本标准化和SentencePiece分词技术。在Tatoeba日英翻译测试集上，模型展现了优秀的性能，BLEU得分为41.7，chr-F得分为0.589。项目开源了模型权重和测试集译文，便于进行进一步的研究和应用。

xlm-roberta-xxl - 基于2.5TB数据训练的100语言自然语言处理模型

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa-XL多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型

XLM-RoBERTa-XXL是一个基于2.5TB CommonCrawl数据预训练的多语言Transformer模型，支持100种语言的自然语言处理任务。通过掩码语言建模技术实现句子的双向表示学习，适用于序列分类、标记分类、问答等下游任务的微调，可应用于多语言文本分析和跨语言任务场景。

awesome-japanese-nlp-resources - 日语NLP资源大全，包括Python库、工具、模型与数据集

GithubHugging FaceJapaneseNLPPythonawesome-japanese-nlp-resources开源项目

本项目提供全面的日语自然语言处理（NLP）资源，包括Python库、语言模型、词典和语料库等。收录了605个GitHub仓库和820个Hugging Face模型及数据集，并附带一个搜索工具方便查找更新信息。项目定期更新，最新包括Mozc UT地名词典和Kana-Kanji转换模块。资源涵盖形态分析、句法分析、情感分析及机器翻译等，是日语NLP研究和应用的重要参考。

awesome-japanese-llm - 日本语言学习模型的最新动态与综合信息

GitHub管理Github事前学乒参数大小开源项目日本語LLM模型开发

awesome-japanese-llm汇集全面的日语预训练语言模型和指令调优信息，包括性能评估基准和各类型模型开发动态。提供详尽的技术文档、开源许可信息，是日语技术开发者和研究人员的重要资源。

bert-finetuned-japanese-sentiment - 日语电商评论情感分析BERT微调模型

BERTGithubHuggingface开源项目情感分析日语处理机器学习模型自然语言处理

该模型基于cl-tohoku/bert-base-japanese-v2微调，使用20,000条亚马逊日语评论进行训练。经过6轮训练后，模型能够将文本准确分类为正面、中性或负面情感，验证集准确率达81.32%。此模型主要适用于日语电商评论等领域的情感分析任务。

distilroberta-base - DistilRoBERTa：轻量高效的英语语言模型

DistilRoBERTaGithubHuggingface开源项目机器学习模型模型蒸馏自然语言处理语言模型

DistilRoBERTa-base是RoBERTa-base的精简版本,采用与DistilBERT相同的蒸馏技术。模型包含6层结构,768维向量和12个注意力头,总参数量为8200万,比原版减少33%。在保持相近性能的同时,处理速度提升一倍。主要应用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调。该模型在英语处理上表现优异,但使用时需注意其可能存在的偏见和局限性。

roberta-large-mnli - RoBERTa大型模型微调的零样本分类模型

GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理语言模型

roberta-large-mnli是基于RoBERTa大型模型在MNLI语料库上微调的自然语言推理模型。该模型在零样本分类任务中表现优异，适用于句对分类和序列分类。它采用transformer架构，通过掩码语言建模进行预训练，在GLUE和XNLI基准测试中成绩卓越。然而，用户需注意模型可能存在偏见，不适合生成事实性内容或用于可能造成负面影响的场景。

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