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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。

marian-finetuned-kde4-en-to-fr - 优化后的KDE4数据集英法翻译模型
BleuGithubHuggingfacekde4test-marian-finetuned-kde4-en-to-fr开源项目机器学习模型翻译
该模型对Helsinki-NLP/opus-mt-en-fr进行微调,专注于KDE4数据集的英法翻译,评估中获得52.94的Bleu分数。其使用Adam优化器,线性学习率调度,并在三轮训练中采用混合精度,以提升效率。
e5-small - 高效轻量的句子相似度计算模型
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers开源项目性能评估数据集机器学习模型
e5-small是一个轻量级神经网络模型,专注于句子相似度计算。该模型在文本分类、检索和聚类等多项基准测试中表现优异。支持多语言处理,适用于需要高效文本嵌入的场景。其轻量设计在保持性能的同时减少计算资源消耗,适合各类文本相似度应用。
cde-small-v1 - 增强文本分类与信息检索能力的多任务模型
GithubHuggingfaceMTEB分类句子嵌入开源项目检索模型聚类
该项目在多任务环境下表现优异,尤其在文本分类与检索任务中。模型在多个数据集上表现出高准确率与精度,广泛适用于商业、教育与研究领域。其卓越的性能满足了对高精确度的需求,提供了一致而可靠的结果。
roberta-large-wnut2017 - Roberta-large模型在WNUT2017数据集上的实体识别能力
GithubHuggingfacetner/roberta-large-wnut2017召回率命名实体识别开源项目模型精度超参数搜索
Roberta-large在WNUT2017数据集上进行微调,F1得分为0.5375。该模型通过T-NER优化,适用于跨领域和多语言的实体识别任务,支持识别人、组织和地点等多种实体。模型通过简易代码实现实体识别,提升文本解析能力。
bert_cased_ner - BERT模型驱动的土耳其语命名实体识别工具
BertTurkGithubHuggingfaceMilliyetNER命名实体识别土耳其语开源项目模型自然语言处理
项目开发了一个专门用于土耳其语的BERT命名实体识别模型。该模型基于MilliyetNER新闻语料库训练,可识别人名、地点和组织三类实体。模型表现优异,测试集F1得分达0.96。提供简洁的Python接口,方便研究者和开发者在土耳其语自然语言处理任务中应用。
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。
Few-NERD - 大规模精细标注的命名实体识别数据集
BERTFew-NERDGithubfew-shot实体识别开源项目监督学习
Few-NERD是一个大规模精细标注的命名实体识别数据集,包含8种粗粒度类型、66种细粒度类型、188,200个句子、491,711个实体和4,601,223个标记。支持监督学习和少样本学习的三种基准任务。了解数据集的关键功能、最新更新,以及如何获取数据和运行模型的详细指南。
nlpcda - 中文数据增强工具,提高NLP模型表现
GithubNLP Chinese Data Augmentation开源项目数据增强近义词替换长尾关键词选择准则随机实体替换
该工具通过一键操作实现中文数据增强,涵盖随机实体替换、同义词替换、近音字替换、字符删除、NER数据增强以及邻近字置换,保持原文语义不变。采用特殊处理不改变日期和数字等重要信息,有效提升NLP模型的泛化性能、抗干扰能力及对抗攻击能力,适用于文本数据处理及中文语音合成。
Whisper-Finetune - 语音识别模型的高效微调与加速
GithubWhisper中文识别加速推理开源项目模型微调语音识别
Whisper-Finetune项目致力于优化OpenAI的Whisper语音识别模型。该项目采用Lora技术进行微调,支持多种数据类型的训练,并通过CTranslate2和GGML实现加速推理。此外,项目提供了跨平台应用和服务器部署方案,为语音识别应用开发提供了全面支持。
prodigy-openai-recipes - 结合OpenAI大语言模型与本地Prodigy实例,通过零次和少次学习技术,高效构建高质量数据集的方法
GithubNEROpenAIProdigyspaCytextcat开源项目
该项目展示了如何结合OpenAI大语言模型与本地Prodigy实例,通过零次和少次学习技术,高效构建高质量数据集。用户可以使用该方法进行命名实体识别和文本分类等任务,手动校正模型预测结果以提高数据准确性。项目提供详细的设置指南,帮助用户在本地安装和运行必要的软件,并配置API密钥。通过高效的数据注解流程和灵活的模板设置,用户能够快速获得金标准数据,并训练符合特定需求的监督模型。
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