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bert-large-japanese-v2

更高效的日语文本处理BERT模型

结合Unidic 2.1.2词典和WordPiece算法进行词汇标记的BERT模型,通过在CC-100和Jawiki语料库上的训练,提升日语文本处理的效率,适用于多种自然语言处理任务。

line-distilbert-base-japanese - LINE DistilBERT模型推动日语文本智能处理
Apache License 2.0GithubHuggingfaceLINE DistilBERT开源项目日本语模型模型架构预训练模型
LINE Corporation推出的DistilBERT模型专为日语文本处理而设计,基于BERT-base教师模型,在131 GB日语网络文本上完成了预训练。模型采用DistilBERT架构,有6层、768隐层、12个注意力头和66M参数。评估结果优秀,JGLUE评测中表现出色。其使用MeCab和SentencePiece进行分词和子词处理,词汇量为32768。适用于多种日语NLP任务,遵循Apache 2.0许可证。在GitHub上提供更多信息。
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。
llm-jp-13b-v2.0 - 改进日本大型语言模型的开发与应用
GithubHuggingfacellm-jp大语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理预训练
由日本团队发起,项目提供基于Transformer架构的大型语言模型,支持多种编程语言和文本生成,专注于自然语言处理。模型经过大规模数据集的预训练和细化调试,展现出卓越的文本生成能力。
bert-base-japanese-v3-unsup-simcse-jawiki - 使用无监督SimCSE的BERT日文模型特性和应用
GithubHuggingfaceSimCSEbert-base-japanese-v3-unsup-simcse-jawikitransformers大规模语言模型开源项目模型语义相似度
本项目利用无监督SimCSE方法对BERT大型语言模型进行微调,重点在于日文数据集的应用。通过cl-tohoku/bert-base-japanese-v3模型和来自jawiki的句子数据集进行训练,旨在提高语言理解与相似度计算的能力。项目附带丰富的使用案例,例如通过Colab笔记本进行的训练与推论,帮助研究者与开发者了解模型的实际应用。这一无监督方法为自然语言处理任务提供了创新方案,尤其适合有特定语言需求的专业项目。
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。
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。
sup-simcse-ja-large - 基于BERT的日语句向量模型与文本相似度分析工具
GithubHuggingfaceJSNLIsentence-transformers开源项目文本嵌入日本语文本相似度模型自然语言处理
该模型基于BERT-large-japanese-v2架构开发,通过JSNLI数据集训练完成。模型整合了sentence-transformers和HuggingFace Transformers框架,可实现日语文本的向量化表示和相似度分析。技术特点包括cls池化策略、1024维隐藏层和BFloat16数据格式,适用于日语自然语言处理任务。
bert-ner-japanese - 日本语固有表达识别,使用BERT模型实现
BERTGithubHuggingface固有表现抽取开源项目日本机器学习模型自然语言处理
本项目利用BertForTokenClassification模型,实现高效的日本语固有表达识别,可识别八种类别,如人名、法人名和地名等,以满足多样化的语言处理需求。该项目基于东北大学的日本语BERT模型和stockmarkteam的Wikipedia数据集进行训练,通过安装transformers库等,即可实现快速识别,适合应用于IT和学术研究领域的文本分析。
japanese-hubert-large - 大规模日语语音表示学习模型HuBERT
GithubHuBERTHuggingfacerinna开源项目日语语音模型模型自监督学习语音识别
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。
sbert-base-ja - 日语句向量模型:基于BERT的自然语言处理工具
BERTGithubHuggingface句子相似度开源项目日语SNLI数据集日语自然语言处理模型语义表示
sbert-base-ja是一个日语句向量模型,基于BERT架构开发。该模型利用colorfulscoop/bert-base-ja作为预训练基础,并通过日语SNLI数据集进行了微调。它能够将日语文本转化为向量形式,主要应用于句子相似度计算和文本分类等领域。模型采用SentenceTransformer结构,为开发者提供了便捷的API,有助于在多种自然语言处理任务中快速部署和应用。
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