Advertisement

RoBERTa-日本語：日语的BERT预训练模型

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
RoBERTa-日本語是一款针对日语优化的预训练语言模型，基于Facebook的RoBERTa架构。它在多项NLP任务中表现出色，适用于文本理解、生成等应用场景。 RoBERTa-日语是基于日文的预训练模型，它是BERT的一个改进版本。尽管其基本架构与原始的BERT相同，但学习方法有所不同。该项目提供了一个适用于TensorFlow 1.x 和2.x 的日本语版 RoBERTa（即改良后的 BERT）。 具体来说： - 已发布了small和base两种型号的小型化模型。 - 小型模型于2020年12月6日公开，基础模型则在2021年1月4日发布。 使用说明如下： 从GitHub克隆代码 ``` $ git clone https://github.com/tanreinama/RoBERTa-japanese $ cd RoBERTa-japanese ``` 下载并解压预训练的模型文件。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • RoBERTa-日本語：日语的BERT预训练模型
    优质
    RoBERTa-日本語是一款针对日语优化的预训练语言模型，基于Facebook的RoBERTa架构。它在多项NLP任务中表现出色，适用于文本理解、生成等应用场景。 RoBERTa-日语是基于日文的预训练模型，它是BERT的一个改进版本。尽管其基本架构与原始的BERT相同，但学习方法有所不同。该项目提供了一个适用于TensorFlow 1.x 和2.x 的日本语版 RoBERTa（即改良后的 BERT）。 具体来说： - 已发布了small和base两种型号的小型化模型。 - 小型模型于2020年12月6日公开，基础模型则在2021年1月4日发布。 使用说明如下： 从GitHub克隆代码 ``` $ git clone https://github.com/tanreinama/RoBERTa-japanese $ cd RoBERTa-japanese ``` 下载并解压预训练的模型文件。
     
  • RoBERTa中文版预训练模型_roberta_zh.zip
    优质
    简介：RoBERTa_Zh是RoBERTa模型的中文版本，基于大规模语料库进行预训练，适用于各种自然语言处理任务。该模型以.zip文件形式提供下载，方便用户快速集成到项目中使用。 RoBERTa中文预训练模型（roberta_zh）是一款针对中文文本的优化版本，基于Facebook开源的RoBERTa架构进行改进与扩展，以更好地适应汉语语境下的自然语言处理任务。
     
  • 蒙古Bert模型：预训练的Mongolian-BERT
    优质
    本文介绍了蒙古语BERT模型的开发过程和特点，该模型通过预训练技术显著提升了蒙古语言处理任务中的性能表现。 蒙古BERT型号该存储库包含由特定团队训练的经过预训练的蒙古模型。特别感谢提供了5个TPU资源支持。此项目基于一些开源项目进行开发，并使用楷模词汇量为32000的文字标记器。 您可以利用蒙面语言模型笔记本测试已预训练模型预测蒙语单词的能力如何。 对于BERT-Base和 BERT-Large，我们提供两种格式的版本：未装箱的TensorFlow检查点和PyTorch模型以及HuggingFace盒装的BERT-Base。您可以通过下载相应文件进行评估研究。 在经过400万步训练后，我们的模型达到了以下效果指标： - 损失值（loss）为1.3476765 - 掩码语言准确性（masked_lm_accuracy）为 0.7069192 - 掩码损失 (masked_lm_loss)：1.2822781 - 下一句准确率(next_sentence_a): 这些数据表明模型具有良好的训练效果。
     
  • Facenet预训练模型（日期：20180402-114759）
    优质
    该Facenet预训练模型发布于2018年4月2日，用于人脸识别技术中的面部特征提取与身份验证，提高识别精度。 FaceNet训练好的模型20180402-114759可用于TensorFlow进行人脸识别。
     
  • BERT中文预训练模型（TF2版本）
    优质
    简介：本资源提供基于TensorFlow 2的BERT中文预训练模型，适用于自然语言处理任务，如文本分类、问答系统等。 官网发布的TensorFlow 2.0版本以后可使用的BERT中文预训练模型文件适合无法使用TF1.x的伙伴进行fine tuning。
     
  • BERT-base-uncased预训练模型
    优质
    BERT-base-uncased是一种流行的预训练语言模型，采用 uncased（不区分大小写）设定，并含有12层变压器编码器结构，广泛应用于自然语言处理任务。 来自 Hugging Face 平台的 bert-base-uncased 模型存储库包含了未经案例区分的语言建模的基础 BERT 架构。该模型适用于各种自然语言处理任务，并且可以根据具体需求进行调整和扩展。
     
  • BERT预训练模型（英文）
    优质
    BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种深度学习模型，用于自然语言处理任务中的文本理解与生成。它通过大量的文本数据进行预训练，以捕捉语言结构和语义信息，在多项NLP任务中表现出色。 这段文字包含三个文件：1. pytorch_model.bin 2. config.json 3. vocab.txt。
     
  • 中文 BERT-base 预训练模型
    优质
    中文BERT-base预训练模型是专为中文自然语言处理设计的基础模型，通过大规模中文语料库进行无监督学习获得。该模型在多项NLP任务中表现出色，可应用于文本分类、情感分析等领域。 来源于Hugging Face官方的中文BERT预训练模型已下载并放置在国内分享。资源包含pytorch_model.bin和tf_model.h5文件。官方地址可在Hugging Face平台上找到。
     
  • ICDAR 2019 日语 OCR：日本語文本識別データと多言語OCR
    优质
    本项目为ICDAR 2019日语OCR竞赛的数据集和任务介绍，旨在推动日语文本识别技术的发展，并探索其在多语言环境下的应用。 《ICDAR2019日语OCR：深入探索文本识别技术》 国际文档分析与识别大会（International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR）是全球公认的文档分析与识别领域的顶级会议，每年吸引众多科研人员和工程师参与展示最新研究成果和技术进展。在2019年的ICDAR会议上，一个特别引人注目的主题是多语言光学字符识别（OCR），其中日语OCR数据集尤为关键。 该数据集包含了4500张精心裁剪的日语文本图像及其对应的标签文件，为研究者提供了一个理想的实验平台用于开发和优化日文文本识别算法。由于日语包含平假名、片假名和汉字等多种字符类型，并且每种都有独特的形状与书写规则，因此进行日语OCR是一项极具挑战性的任务。 数据集的具体构成如下： 1. 图像：4500张高质量的日语文本图像，这些图像是从各种实际场景中获取的，如书籍、报纸、海报等。它们模拟了真实世界中的应用环境，并涵盖了不同的字体大小和背景干扰。 2. 标签文件（TXT）：每个图片都有一个对应的文本标签文件，记录了其中所有文字的确切位置与内容信息。 为了提升日语OCR性能，研究者通常采用深度学习技术如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。结合这些模型可以更好地理解并识别连续的日文字符序列。此外，数据增强也是提高OCR性能的关键步骤之一，通过旋转、缩放等手段增加训练集的多样性和复杂性。 在实际应用中，日语OCR技术不仅可以用于电子文档自动转换，在自动驾驶和智能安全监控等领域也有广泛应用前景。例如它可以帮助无人驾驶车辆识别路标上的文字信息；或是在安防系统中理解屏幕上的警告提示。 ICDAR2019提供的日语文本数据集为研究者提供了宝贵的测试资源，促进了多语言OCR技术的发展，并对未来的智能化应用产生了深远影响。
     
  • 泰语BERT模型——预训练与分词组件
    优质
    本研究介绍了一种针对泰语设计的BERT模型及其预训练方法和改进型分词组件。通过优化后的模型架构与训练策略，显著提升了泰语文本处理任务中的表现。 预训练语言模型适用于文本分类、序列标注和情感分析等多种自然语言处理任务，并采用业界通用的技术实现。这些模型在下游的各类NLP任务中表现出良好的性能。