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roberta-base-chinese-extractive-qa

中文提取式问答模型简介与使用指南

该项目提供了一种中文提取式问答的完整方案,通过UER-py和TencentPretrain进行模型微调,支持大规模参数和多模态预训练拓展。模型可通过UER-py或HuggingFace获取,便于快速部署问答管道。训练数据包括cmrc2018、webqa和laisi,旨在提高模型的语义理解能力,并在腾讯云上进行三轮训练以优化性能。项目还提供了详细指导,便于导入和转换模型格式,从而提高问答系统的精准性。

twitter-roberta-base-sentiment - RoBERTa模型实现Twitter推文情感分析
GithubHuggingfaceTweetEvalTwitterroBERTa开源项目情感分析模型自然语言处理
这是一个基于RoBERTa-base的Twitter情感分析模型,通过5800万条推文训练和TweetEval基准微调而成。模型可将英文推文分类为负面、中性和正面三种情感。项目提供了包含文本预处理、模型加载和情感预测的使用示例。此外,还有一个基于更多最新推文训练的改进版本,可提供更精确的情感分析。该开源项目为自然语言处理研究者和开发者提供了实用的Twitter情感分析工具。
distilbert-base-cased-distilled-squad - DistilBERT问答模型 轻量快速接近BERT性能
DistilBERTGithubHuggingfaceSQuAD开源项目模型知识蒸馏自然语言处理问答系统
本模型是DistilBERT-base-cased经SQuAD数据集微调的版本,采用知识蒸馏技术。性能接近BERT,但参数量减少40%,速度提升60%。在SQuAD验证集上F1分数达86.9965,适用于问答任务。支持PyTorch和TensorFlow框架,便于开发者使用。需注意模型可能存在偏见,不宜用于生成事实性内容。
reward-model-deberta-v3-large-v2 - 人类反馈训练奖励模型 提升问答评估和强化学习效果
DeBERTaGithubHuggingfaceRLHF人工智能奖励模型开源项目模型语言模型
这个开源项目开发了一种基于人类反馈的奖励模型(RM),能够评估给定问题的答案质量。该模型在多个数据集上进行训练,可应用于问答系统评估、强化学习人类反馈(RLHF)奖励计算,以及有害内容检测等场景。项目提供了详细的使用说明、性能对比和代码示例。其中,DeBERTa-v3-large-v2版本在多项基准测试中展现出优异性能。
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。
ChatGPT-RetrievalQA - 使用ChatGPT和人类响应数据训练和评估问答检索模型
ChatGPTGithub信息检索开源项目数据集答案排序训练数据
提供ChatGPT与人类响应的数据集,以训练和评估问答检索模型。数据集基于HC3公开数据,分析ChatGPT和传统检索模型在回答真实性和可靠性上的差异。项目由阿姆斯特丹大学支持,数据格式兼容MSMarco,便于研究人员使用现有脚本。
bert-mini-finetune-question-detection - BERT-mini模型实现关键词与问题查询的精准分类
BERTGithubHaystackHuggingfaceKaggle开源项目查询分类模型神经搜索
该项目基于BERT-mini开发了一个用于区分关键词查询和问题/陈述查询的模型。在Haystack框架中,该模型实现了99.7%的测试准确率,能够准确将问题路由至Reader分支,提升结果精确度并降低计算开销。模型可通过简洁的Python代码轻松集成,适用于需要高效查询分类的神经搜索系统。
roberta-base-openai-detector - RoBERTa实现的人工智能文本检测工具
GPT-2GithubHuggingfaceRoBERTa人工智能开源项目文本检测机器学习模型
这是OpenAI开发的一款基于RoBERTa架构的AI文本检测工具。通过微调RoBERTa基础模型,它可准确识别GPT-2生成的文本内容。该工具主要面向研究人员,用于探索和研究人工智能文本生成技术。需要注意的是,此工具并不适用于ChatGPT文本检测,建议与其他检测方法配合使用。
ChatKBQA - 知识库问答的生成,检索框架
GithubKBQALLM开源项目知识库问答知识检索语义解析
ChatKBQA是一个创新的知识库问答框架,采用生成-检索方法。该框架首先利用微调的大语言模型生成逻辑形式,再通过无监督检索替换实体和关系,有效提升了生成和检索效果。ChatKBQA解决了知识检索效率、错误传播和方法复杂性等问题,在WebQSP和CWQ基准测试中展现出优异性能。
rbt3 - 改进中文自然语言处理的全词掩蔽预训练模型
BERTGithubHuggingfaceRoBERTa-wwm-ext中文预训练全词遮蔽开源项目模型自然语言处理
rbt3是重新训练的三层RoBERTa-wwm-ext模型,采用全词掩蔽技术的中文BERT预训练模型,设计用于提升中文自然语言处理的效率。该模型加强了对完整单词的识别,从而提高填空任务的准确性和语言理解能力。由专业团队在开源基础上开发,支持fill-mask任务,并提供多种资源以支持后续研究。例如,Chinese MacBERT和Chinese ELECTRA可以在不同应用场景中提升自然语言处理性能。利用TextBrewer工具,可在该模型中实现知识蒸馏,进一步扩展其应用潜力。
bert-large-cased-whole-word-masking-finetuned-squad - 全词掩码BERT大型模型在SQuAD数据集上优化的问答系统
BERTGithubHuggingface开源项目微调模型自然语言处理问答系统预训练模型
BERT-large-cased-whole-word-masking-finetuned-squad是一个基于全词掩码技术的大型语言模型。该模型包含24层、1024维隐藏层和16个注意力头,共3.36亿参数。在BookCorpus和Wikipedia数据集预训练后,模型在SQuAD数据集上进行了微调,专门用于问答任务。采用双向Transformer架构,通过掩码语言建模和下一句预测任务训练,能有效理解文本语义并回答上下文相关问题。
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