japanese-hubert-large

大规模日语语音表示学习模型HuBERT

模型 rinna 开源项目 HuBERT 自监督学习 Huggingface 语音识别 Github 日语语音模型

rinna公司训练的日语HuBERT Large模型采用24层transformer架构，在19,000小时ReazonSpeech语料库上训练。该模型能够提取1024维日语语音特征表示，为语音识别、合成等任务提供基础。研究人员和开发者可利用此开源模型进行各种日语语音处理应用的开发。模型采用Apache 2.0开源协议，使用方便。可通过Hugging Face transformers库轻松加载使用，支持提取日语语音特征。该项目还提供了fairseq格式的检查点文件，方便研究人员进行深入研究和二次开发。

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介绍相关项目

hubert-base-ch-speech-emotion-recognition - 中文情感音频识别模型，使用CASIA数据集及HuBERT预训练

CASIA数据集GithubHuggingfacehubert-base-ch-speech-emotion-recognition开源项目情感识别模型音频分类高准确率

项目采用TencentGameMate/chinese-hubert-base模型，在CASIA数据集上进行训练，实现情感识别。CASIA数据集包括6种情感的1200个样本，优化了训练参数，如AdamW优化器和Step_LR学习率调度。模型在测试集上的准确率为97.2%，适用于多种情感分析应用场景。

kotoba-whisper-v2.1 - 日语语音识别模型优化版：提升精度和功能

GithubHugging FaceHuggingfaceKotoba-Whisper开源项目日语模型自然语言处理语音识别

Kotoba-Whisper-v2.1是一款基于Whisper的日语语音识别模型。该模型通过集成额外的后处理功能，如添加标点符号，提高了识别准确度。在多个日语语音数据集上，其表现超越了原版Whisper模型。模型支持使用Transformers库进行推理，并可选用Flash Attention 2等技术优化性能。

japanese-stablelm-base-beta-7b - 日本语自然语言处理的7B参数高效模型

GithubHuggingfaceJapanese-StableLM-Base-Beta-7BLlama2开源项目日语模型自然语言处理语言模型

该7B参数自回归模型基于Llama-2-7b，经过微调以提升日本语言任务表现。其使用多样的日本语数据集训练，适合各种文本生成任务，并且推理速度优异。提供开放商业用途，适合应用程序的专用调整。

deberta-v2-xxlarge - 强大的自然语言处理模型，采用解耦注意力机制的BERT增强版

BERTDeBERTaGithubHuggingface开源项目模型深度学习自然语言处理预训练模型

DeBERTa-v2-xxlarge是一个48层、1536隐藏层和15亿参数的高级语言模型。它通过解耦注意力和增强型掩码解码器优化了BERT和RoBERTa架构，使用160GB原始数据训练。该模型在SQuAD和GLUE等多个自然语言理解任务中表现优异，性能显著优于BERT和RoBERTa。DeBERTa-v2-xxlarge适用于复杂的自然语言处理任务，是研究和开发中的有力工具。

deberta-v2-base-japanese-char-wwm - 日语DeBERTa V2模型实现字符级遮蔽与预训练

DeBERTa V2GithubHuggingfacetransformers字符级别开源项目日本語模型自然语言处理

该项目介绍了日语DeBERTa V2 base模型，该模型在日语Wikipedia、CC-100和OSCAR数据集上进行字符级分词和整体词遮蔽的预训练，可用于掩码语言建模及下游任务微调，采用了22,012个字符级子词的sentencepiece分词模型，通过transformers库进行训练。

sentence-bert-base-ja-mean-tokens - 日语Sentence-BERT模型实现句子向量化和相似度计算

BERTGithubHuggingface句向量模型开源项目日语模型特征提取语义相似度

sentence-bert-base-ja-mean-tokens是一个专为日语开发的Sentence-BERT模型，可将日语句子转换为向量表示。该模型适用于句子相似度计算、文本分类等NLP任务，提供Python接口，支持批量处理和GPU加速。作为日语自然语言处理的基础工具，它为开发者提供了高效的句子编码解决方案。

xlm-roberta-ner-japanese - 基于XLM-RoBERTa的日语命名实体识别模型

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别固有表现抽出开源项目日语模型模型自然语言处理

xlm-roberta-ner-japanese是一个基于xlm-roberta-base的日语命名实体识别模型。该模型利用日本维基百科数据集进行训练，能够识别8种实体类型，包括人名、组织和地点等。模型在验证集上实现了0.9864的F1分数。它提供了简洁的使用方法，便于集成到各类自然语言处理应用中，适用于日语文本的实体提取任务。

japanese-stablelm-base-gamma-7b - 日语7B参数语言模型，增强语言建模与任务表现

AI模型GithubHuggingfaceJapanese Stable LMStability AI开源项目模型自然语言处理语言生成

该模型由Stability AI开发，具备7B参数，专注于优化日语语言建模和任务性能，通过Mistral-7B-v0.1的日语持续预训练，获取丰富语言知识。它应用于多个场景并允许微调，数据集丰富包括Wikipedia与mc4。注意，在生产环境中应小心潜在的偏见与限制，但其开放性使其成为多种项目的基础。

t5-base-japanese - 高效的日语文本转换T5预训练模型

GithubHuggingfaceT5准确率开源项目日本语料库模型语言模型迁移学习

本项目针对日语文本处理，提供了一款预训练的T5模型，该模型利用Wikipedia、OSCAR和CC-100等约100GB的数据进行训练。相比Google多语言T5模型，虽尺寸小25%，但在精度上有所提升，尤其是在livedoor新闻分类任务中表现突出。适用于日语文本高效处理，需关注潜在的偏见和伦理输出问题。

sentence-bert-base-ja-mean-tokens-v2 - 日语句向量模型SBERT-ja-v2支持高精度语义相似度计算

GithubHuggingfaceSentence-BERT开源项目文本嵌入日本語机器学习模型自然语言处理

sentence-bert-base-ja-mean-tokens-v2是一个基于BERT的日语句向量模型，采用MultipleNegativesRankingLoss训练方法，精度较前版本提升1.5-2个百分点。模型基于cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-word-masking预训练，主要用于句子相似度计算等任务。它提供简洁的Python接口，支持批量处理，可应用于多种自然语言处理场景。

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