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捷克语命名实体识别模型精细化

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。

gpt-czech-poet - 捷克语AI诗歌生成模型
GPT2GithubHuggingface开源项目押韵模式捷克诗歌模型自然语言生成诗歌语料库
gpt-czech-poet基于GPT-2架构开发,通过捷克科学院文学研究所语料库训练而成的捷克语诗歌生成模型。支持ABBA、ABAB、AABB等多种韵律模式,可按指定格式和年代创作捷克语诗歌。该模型提供Python接口,方便开发者调用和集成。
mmlw-e5-small - 波兰语文本嵌入模型用于自然语言处理任务
GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目性能指标机器学习模型模型评估自然语言处理
mmlw-e5-small是一个针对波兰语优化的文本嵌入模型。它在MTEB基准测试的多个任务中表现优异,包括聚类、分类和检索。模型支持多种评估指标,如准确率、F1分数、MAP和NDCG。该工具主要用于句子相似度、特征提取和检索等自然语言处理任务。
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。
bert-base-uncased-finetuned-semeval24 - BERT微调模型在文本分类任务中的出色表现
F1GithubHuggingfacebert-base-uncased准确率开源项目损失模型精调
该微调模型基于google-bert/bert-base-uncased,采用Adam优化器和线性学习率调度策略,经过5个学习周期,在评估集合上取得了0.8254的准确率和0.8237的F1值,适用于需要精确度的文本分类任务。
bert-base-japanese-v3-ner-wikipedia-dataset - 基于维基百科数据集的日语命名实体识别BERT模型
BERTGithubHuggingfaceWikipedia数据集固有表現認識大规模语言模型开源项目模型自然语言处理
本项目提供了一个基于BERT的日语命名实体识别模型,该模型使用维基百科数据集进行训练。模型能够识别日语文本中的人名、地名等实体,可通过Transformers库轻松调用。项目源自《大规模语言模型入门》一书,提供了使用示例和相关资源链接,采用Apache 2.0许可证。
thainer-corpus-v2-base-model - 泰语命名实体识别模型,支持地名、人名等信息的高精度识别
GithubHuggingfaceNamed Entity RecognitionWangchanBERTa实体识别模型开源项目模型模型训练泰语
该命名实体识别模型基于Thai NER v2.0语料库训练,专为泰语文本的实体分类而设计。通过WangchanBERTa基础模型训练,提供高精度和F1分数,确保识别结果准确。需要使用自定义代码进行推理以避免错误标签,相关信息和下载链接在HuggingFace Hub提供。
bert-base-multilingual-cased-finetuned-langtok - 基于多语言BERT的语言识别模型实现99.03%准确率
BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目微调模型自然语言处理语言识别
这是一个基于bert-base-multilingual-cased的语言识别微调模型。模型在评估集上的准确率为99.03%,F1分数达到0.9087。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器,经过3轮训练完成。开发框架使用Transformers 4.44.2和PyTorch 2.4.1,可应用于语言识别相关任务。
arabic-ner - 阿拉伯语BERT命名实体识别模型支持九大类型
BERTGithubHugging FaceHuggingface命名实体识别开源项目模型自然语言处理阿拉伯语
该阿拉伯语命名实体识别模型基于BERT预训练,可识别9种实体类型,包括人名、组织、地点等。模型使用37.8万标记的语料训练,在3万标记验证集上F1分数达87%。项目提供完整示例,适用于多种阿拉伯语自然语言处理任务。
lt-wikidata-comp-en - 高级模型,简化实体匹配与数据链接
GithubHuggingfaceLinkTransformer句子相似度开源项目数据清洗模型模型训练语料库
LinkTransformer模型提供了一种简便的方法来实现实体匹配与链接任务,如聚类、去重和数据链接。模型使用微调后的句子转换器技术,将文本转换为稠密向量,适用于语义搜索等任务。通过安装LinkTransformer,用户可以在数据框架中轻松实现公司名称匹配,并获得相似度分数。该模型支持自定义训练,并提供详细的使用说明。
bert4ner-base-chinese - 基于BERT的中文命名实体识别模型,具备高精度性能
BertSoftmaxGithubHuggingfacePEOPLEbert4ner中文实体识别开源项目模型
bert4ner-base-chinese项目是一个基于BERT的中文命名实体识别模型,在人民日报数据集上取得了高精度表现。通过BertSoftmax网络结构,能够准确识别文本中的人名、时间等实体信息。可通过nerpy库调用该模型,也支持无外部依赖的直接调用方式,适用于各种自然语言处理应用。
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