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语言模型
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泰语预训练语言模型中的第一部分,可以用于文本分类,序列标注等自然语言处理任务,该模型性能优异,可扩展性强
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基于keras事件抽取的bert模型文件。用于读取模型和模型对应的预训练文件。bert_config.json是超参数文件,bert_model.ckpt是预训练权重文件
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https://github.com/google-research/bert 里的预训练好的模型,英文的
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https://github.com/google-research/bert 里的预训练好的模型,中文的
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chinese_L-12_H-768_A-12 BERT 中文配置文件及预训练参数。分两部分,此为第二部分。
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泰语预训练语言模型中的第三部分,可以用于文本分类,序列标注等自然语言处理任务,该模型性能优异,可扩展性强
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泰语预训练语言模型中的第四部分,可以用于文本分类,序列标注等自然语言处理任务,该模型性能优异,可扩展性强
scibert:科学文本的BERT模型
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SciBERT SciBERT是经过科学文字训练的BERT模型。 SciBERT受过SciBERT )的论文训练。 语料库大小为114万张论文,3.1B令牌。 我们在培训中使用论文的全文,而不仅仅是摘要。 SciBERT拥有自己的词汇表( scivocab ),该词汇表最适合于训练语料库。 我们训练了有壳和无壳版本。 我们还包括在原始BERT词汇表( basevocab )上训练的模型,以进
TH_uncased_L-12_H-768_A-12.part5.rar
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泰语预训练语言模型中的第五部分,可以用于文本分类,序列标注等自然语言处理任务,该模型性能优异,可扩展性强
bert-base-uncased-pytorch_model.bin
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huggingface的bert-base-uncased-pytorch_model.bin,然后把URL改了就可用
bert-base-uncased 预训练模型
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distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english 预训练模型
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来自 https://huggingface.co/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english/tree/main#
百度云提取.bert-large-uncased-pytorch_model.bin
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bert-large-uncased-pytorch_model.bin 这是1024位的,资源过大,超过一个g,我放百度云上了 768位的看我的博客免费获取
pytorch_FFTNet:FFTNet的pytorch实现
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基于BERT的文本纠错项目python源码+使用说明+数据.zip
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1.项目代码均经过功能验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载体验!下载完使用问题请私信沟通。 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校...
bert-toxicity-classification:伯特关于毒性分类中的意外偏见
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BERT毒性分类 此回购展示了如何在上训练bert模型给我加注星标,我将不断更新代码此repo是从修改而来的,感谢 LB得分 2019-04-06:0.91216 2019-04-07:0.91455(添加... --bert_config_file=uncased_L-12_H-768_A-12
强纳普罗
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强纳普罗运行CUDA_VISIBLE_DEVICES = 1的命令python examples / run_propara.py --model_type dynapro --model_name_or_path bert-base-uncased --do_lower_case --train_file ../data/train-gl-lc-one-v1.1.json-...
tBERT:ACL 2020论文'tBERT的代码
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unzip uncased_L-12_H-768_A-12.zip 下载预处理数据 转到tBERT存储库: cd /path/to/tBERT/ 从保管箱下载主题模型和原始数据集: wget "https://www.dropbox.com/s/6p26mkwv62677zt/original_data.tar.gz" 解压
xlnet-Pytorch:使用Pytorch包装器的简单XLNet实现
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$ python main.py --data ./data.txt --tokenizer bert-base-uncased \ --seq_len 512 --reuse_len 256 --perm_size 256 \ --bi_data True --mask_alpha 6 --mask_beta 1 \ --num_predict 85 --mem_len 384 --num
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在pytorch上实现了bert模型,并且实现了预训练参数加载功能,可以加载huggingface上的预...vocab_size为bert_base_uncased预训练模型的字典大小,hidden_size为768,attention_head_num为12,intermediate_size为3072。
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hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹
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