# 中文自然語言處理

一個通用的中文句子嵌入模型，用於計算句子相似度和語義搜索任務。

這是一個採用全詞掩碼技術的中文預訓練BERT模型，由哈工大訊飛聯合實驗室開發，旨在加速中文自然語言處理的發展。

這是一個經過重新訓練的6層RoBERTa-wwm-ext模型，採用全詞掩碼技術進行中文預訓練。

這是一個採用全詞掩碼策略的中文預訓練BERT模型，由哈工大訊飛聯合實驗室發佈，旨在加速中文自然語言處理研究。

採用全詞掩碼策略的中文預訓練BERT模型，旨在加速中文自然語言處理研究。

面向中文的XLNet預訓練模型，旨在豐富中文自然語言處理資源，提供多元化的中文預訓練模型選擇。

由中研院詞庫小組開發的繁體中文GPT2模型，適用於中文文本生成任務。

這是一個經過重新訓練的三層RoBERTa-wwm-ext-large模型，採用全詞掩碼策略的中文預訓練BERT模型，旨在加速中文自然語言處理的發展。

WoBERT是基於詞彙的中文BERT模型，由追一科技開發，支持中文文本處理任務。