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Keras-TextClassification

多样预训练模型支持的高效文本分类工具

为中文用户提供高效的文本分类解决方案,支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型,涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程,通过下载与调用数据,实现多标签分类和文本相似度计算,简化复杂的自然语言处理任务。

nlp-recipes - 使用最新深度学习模型加速自然语言处理系统开发
Azure Machine LearningBERTGithubNLPtransformers开源项目深度学习
该资源库提供构建NLP系统的示例和最佳实践,重点关注最新的深度学习方法和常见场景,如文本分类、命名实体识别和文本摘要。支持多语言,特别是利用预训练模型应对不同语言任务。内容基于与客户的合作经验,旨在简化开发过程,帮助数据科学家和工程师快速部署AI解决方案。
ChineseNER - 多模型支持的中文命名实体识别开源项目
Github中文NER命名实体识别多任务学习开源项目深度学习模型词汇增强
这是一个开源的中文命名实体识别项目,集成了多种深度学习模型。从BiLSTM-CRF到BERT-BiLSTM-CRF,再到多任务学习模型,涵盖了NER领域的主流算法。项目特色包括词汇增强、数据增强和MRC框架等创新功能。同时提供了完整的训练、评估流程和Docker部署方案,便于研究者和开发者使用。项目集成了从BiLSTM-CRF到BERT系列的多种NER模型,并创新性地引入词汇增强、数据增强和MRC框架等技术。不仅提供了详细的模型训练和评估指南,还支持Docker部署,方便研究人员和工程师快速应用到实际场景中。
gte-large-onnx - ONNX格式文本向量模型实现快速分类与相似度搜索
GithubHuggingfaceONNX开源项目文本分类文本嵌入模型模型推理相似度搜索
gte-large-onnx是thenlper/gte-large模型的ONNX移植版本,用于文本分类和相似度搜索任务。该模型与FastEmbed框架集成,支持通过API调用生成文本嵌入向量,实现批量文本处理。基于Apache-2.0许可证开源,可用于构建文本相似度检索和文档分类等应用
contextualized-topic-models - 多语言支持的上下文话题模型工具,适用于零样本学习
BERTCombinedTMContextualized Topic ModelsGithubSBERTZeroShotTM开源项目
提供先进的上下文字话题模型工具,支持BERT等预训练语言模型,适用于多语言和零样本学习。CTM包含CombinedTM和ZeroShotTM两大主要模型,能适应不同任务需求。通过结合上下文嵌入和词袋模型,CTM能够生成更具连贯性的主题。项目还提供Kitty子模块用于人机交互文档分类,并附有详细教程和文档,帮助用户快速上手,提升话题建模效果。
albert-base-v1 - 共享层架构的轻量级语言模型
ALBERTGithubHuggingface开源项目掩码语言建模文本分类模型自然语言处理预训练模型
ALBERT Base v1是一个采用层共享架构的自然语言处理模型。通过12个重复层的设计,在保持11M小体积的同时实现了强大的语言理解能力。该模型在文本分类、问答等任务中表现优异,适用于需要理解完整句子语境的应用场景。其创新的架构设计既降低了内存占用,又保持了良好的处理性能。
albert-large-v2 - 高效低内存占用的英语语言预训练模型
ALBERTGithubHuggingface开源项目掩码语言建模模型自监督学习语言模型预训练模型
ALBERT预训练模型采用英语,具有层权重共享特性,减少内存占用同时提升效率。其自监督语言学习通过掩码语言建模和句子顺序预测实现,适合用于序列和标记分类等任务。第二版模型采用更多训练数据和优化,性能优于初版。模型包含24层、128维嵌入、1024隐藏层及16个注意力头,适合掩码语言建模或句子预测,并需通过微调匹配特定任务需求。
UER-py - 自然语言处理的开源预训练工具包
BERTGithubNLP任务UER-py开源项目模型微调预训练模型
UER-py是一个为自然语言处理任务设计的预训练和微调工具包,支持多种预训练模型以优化下游任务表现。项目强调模块化设计,并提供可扩展接口,支持单GPU及多GPU配置。
amd-partial-phonetree-v1 - 融合句子转换器和对比学习的高效文本分类模型
GithubHuggingfaceLogistic回归SetFit句子嵌入少样本学习开源项目文本分类模型
SetFit模型结合sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2,通过高效的少样本学习实现文本分类。模型采用对比学习微调句子转换器和训练LogisticRegression分类头,具有优异的分类性能。支持最大512标记长度,适用于电话语音邮件和电话树分类需求。模型适合需要高效文本分类的研发人员和数据科学家使用。
bert-base-chinese-ner - 传统中文BERT模型及自然语言处理工具
CKIP BERTGithubHuggingfacetransformers模型命名实体识别开源项目模型繁體中文自然语言处理
该项目提供传统中文BERT等模型和多功能自然语言处理工具,辅助词性标注、分词和实体识别。建议使用BertTokenizerFast以提高性能。CKIP开发和维护,详情使用说明见GitHub页面。
deberta-v3-base-zeroshot-v2.0 - DeBERTa V3零样本分类模型,适用于多场景
GithubHuggingfacezero-shot-classification开源项目文本分类模型模型评估自然语言推理训练数据
DeBERTa V3模型在Hugging Face管道中实现零样本分类,满足商业环境的许可证要求。无需训练数据即可高效分类,支持GPU和CPU应用,适用于多个领域。通过合成及商用友好的数据进行训练,模型在多文本分类任务中表现优异。
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