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parser
SuPar是一个专注于结构化预测的Python库,实现了多种先进的句法和语义解析器。支持依存句法分析、成分句法分析和语义依存分析等任务,提供超过19种语言的预训练模型。此外,SuPar还包含多种经典结构化预测算法的高效实现。该库支持GPU加速,设计简洁易用,适用于自然语言处理研究和生产应用。
guwenbert-base
GuwenBERT是一款基于RoBERTa结构专为古文处理优化的模型。它使用殆知阁古代文献数据集进行训练，该数据集涵盖了佛教、儒学、医学和历史等多种主题文本。GuwenBERT适用于分句、标点符号插入及命名实体识别等任务，并在“古连杯”古籍命名实体识别评估中取得第二名的成绩。
indobert-base-uncased
IndoBERT是为印尼语开发的BERT模型，经过2.4百万步的训练，使用了超过2.2亿字的数据来源于印尼维基百科与新闻和网络语料库。该模型在词性标注、命名实体识别等印尼语NLP任务中表现优异，表现高于其他模型。IndoBERT的卓越性能在印尼语基准测试IndoLEM中得到验证，并可通过transformers库加载使用。