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robeczech-base

专为捷克语开发的单语RoBERTa模型

RobeCzech是布拉格查理大学开发的捷克语RoBERTa模型,在4900M个token的语料库上预训练。它采用52,000词汇量的字节级BPE分词器,在形态分析、依存句法分析、命名实体识别和语义解析等任务中表现优异。该模型为捷克语自然语言处理研究和应用提供了有力支持,可用于多种下游任务。

xlm-roberta-large-finetuned-conll03-german - 基于XLM-RoBERTa的大型多语言模型优化德国文本的命名实体识别
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别多语言模型开源项目模型模型训练自然语言处理
该项目展示了一种基于大规模多语言数据训练的XLM-RoBERTa模型,专注于德语文本的命名实体识别和词性标注,能够高效解析德语文本,并通过内置管道进行自然语言理解任务的方便集成。
twitter-roberta-large-2022-154m - 训练于154M推文的RoBERTa-large模型(2022年数据)及其应用
GithubHuggingfaceRoBERTa-large开源项目推特掩码语言模型模型特征提取自然语言处理
本项目提供了一种经过2022年12月底前154M条推文训练的RoBERTa-large模型,主要用于推文数据的理解和解析。它通过Twitter Academic API获取并过滤推文,实现了高级文本预处理、掩码语言模型和特征提取的应用示例。用户可借助标准Transformers接口进行推文分析及嵌入提取,同时适用于对比在不同时间段训练的模型的预测结果和困惑度得分,为研究人员提供更深入分析推特时间序列数据的工具。
phobert-base - 突破性的越南语预训练语言模型
GithubHuggingfacePhoBERTRoBERTa开源项目模型自然语言处理语言模型越南语
PhoBERT作为针对越南语开发的预训练语言模型,提供base和large两个版本。该模型基于RoBERTa框架,优化了BERT的预训练方法。在词性标注、依存句法分析、命名实体识别和自然语言推理等多个越南语NLP任务中,PhoBERT均实现了性能突破,超越了现有的单语言和多语言模型。这一创新为越南语自然语言处理的研究与应用奠定了坚实基础。
ro-sentiment - 基于RoBERT的罗马尼亚语情感分析模型
GithubHuggingfaceRoBERT-base开源项目情感分析文本分类机器学习模型罗马尼亚语
ro-sentiment是一个基于RoBERT-base微调的罗马尼亚语情感分类模型。该模型在多个数据集上表现优异,准确率和F1值均达到0.85左右。主要用于产品评论和电影评论的双极性情感分析,可识别积极和消极情感。模型通过大规模罗马尼亚语语料训练,具有良好的泛化能力,为罗马尼亚语自然语言处理研究提供了有价值的工具。
dummy-unknown - 轻量级RoBERTa模型助力快速单元测试和CI
CIGithubHuggingfaceRobertaConfigRobertaForMaskedLMtokenizer开源项目模型模型测试
dummy-unknown是一个用于单元测试和持续集成(CI)的简化RoBERTa模型项目。它提供了小型配置的RoBERTa模型,支持PyTorch和TensorFlow实现,并包含简单的分词器、词汇表和合并规则。这个轻量级模型为开发者创建了高效的测试环境,有助于加快模型开发和验证流程。项目的设计简洁明了,适合快速部署和测试,是NLP开发中的实用工具。
sentiment-roberta-large-english - RoBERTa微调的通用英文情感分析模型
GithubHuggingfaceRoBERTaSiEBERT开源项目情感分析机器学习模型自然语言处理
sentiment-roberta-large-english是一个基于RoBERTa-large的微调模型,用于英文文本的二元情感分析。该模型在15个不同来源的数据集上进行了训练和评估,提高了对各种文本类型的泛化能力。在新数据上,其表现优于仅在单一类型文本上训练的模型,平均准确率为93.2%。模型可通过Hugging Face pipeline快速部署,也可作为进一步微调的基础。
roberta-base - 适用于HPU的模型优化与推理配置指南
GithubHabana处理器Hugging Face TransformersHuggingfaceOptimum Habana开源项目模型模型训练问答系统
基于Habana Gaudi处理器的优化指南,旨在简化和加速Transformer与Diffusers模型的HPU加载、训练和推理过程。适合寻求利用HPU提升模型性能的研究人员和开发者。
kcbert-base - 基于韩语评论数据构建的KcBERT模型实现性能优化
GithubHuggingfaceKcBERT开源项目数据清洗机器学习模型한국语情绪分析
KcBERT项目通过解析与处理韩语口语化评论数据,构建了专注于口语文本的预训练BERT模型。该模型在情感分析与实体识别等多项任务中表现优异,具备良好的适应性。通过Huggingface Transformers,用户无需额外下载文档即可使用并微调模型,同时KcBERT提供多种优化策略和数据集下载方式,以适应不同需求。
twitter-xlm-roberta-base-sentiment-finetunned - XLM-RoBERTa微调的多语言Twitter情感分析模型
GithubHuggingfaceXLM-Roberta多语言模型开源项目情感分类文本分类模型模型微调
该模型是Citizen Lab团队基于XLM-RoBERTa架构微调的多语言Twitter情感分类器。支持英语、荷兰语、法语等10种语言,可准确识别文本的正面、负面和中性情感。模型在F1分数和准确率方面表现出色,使用简单,适用于多种社交媒体情感分析场景。
KoSimCSE-roberta - 基于RoBERTa架构的韩语句子相似度预训练模型
GithubHuggingfaceKoSimCSERoBERTa开源项目模型语义相似度韩语句嵌入预训练模型
KoSimCSE-roberta是一个韩语句子向量嵌入预训练模型,基于RoBERTa架构和多任务学习方法构建。在语义文本相似度测试中,模型取得85.77%的评分。模型提供完整的预训练权重和推理环境,可用于计算韩语句子间的语义相似度,支持文本匹配等自然语言处理任务。
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