Xlm Roberta Large Twitter Cap Minor
MIT
基於xlm-roberta-large架構的多語言文本分類模型,專為Comparative Agendas Project的次要主題編碼設計。
文本分類 其他
X
poltextlab
21
0
SYAS1 PTBR
基於Distilbert架構的Transformer模型,專注於巴西葡萄牙語的情感分析
文本分類
Transformers 其他

S
1Arhat
118
1
Banglish To Bangla
該模型基於mbart-large-50-many-to-many-mmt微調,專門用於將拉丁化孟加拉語轉換為孟加拉文字
機器翻譯
Transformers

B
fms-byte
19
1
Cryptobert
MIT
CryptoBERT是一個專門用於分析加密貨幣相關社交媒體帖文情感和語言的預訓練自然語言處理模型。
文本分類
Transformers 英語

C
ElKulako
276.93k
154
Bertweet Tb2 Ewt Pos Tagging
當前最先進的推特詞性標註模型,準確率達95.38%,基於Tweebank V2的NER基準測試和English-EWT語料庫訓練。
序列標註
Transformers

B
TweebankNLP
45.75k
8
Alephbert Base
Apache-2.0
AlephBERT 是一個針對希伯來語的尖端語言模型,基於谷歌的BERT架構,專門為處理希伯來語文本設計。
大型語言模型
Transformers 其他

A
biu-nlp
26
0
Beto Sentiment Analysis
基於BETO西班牙語BERT模型訓練的情感分析模型,支持POS/NEG/NEU三類情感分類
文本分類 西班牙語
B
finiteautomata
339.11k
30
Gpt2 Tweet Paraphraser
基於Krishna K.等人論文《將無監督風格轉換重構為複述生成》訓練的推文風格轉換模型,可將文本轉換為特定風格(如推文風格)的複述版本。
機器翻譯
Transformers

G
filco306
15
0
Multi Dialect Bert Base Arabic
基於Arabic-BERT初始化並在1000萬條阿拉伯語推文上訓練的多方言BERT模型,支持阿拉伯語多種方言識別
大型語言模型 阿拉伯語
M
bashar-talafha
357
8
Rubert Base Cased Conversational
基於OpenSubtitles、Dirty、Pikabu及Taiga語料庫社交媒體板塊訓練的俄語對話模型
大型語言模型 其他
R
DeepPavlov
165.49k
20
Feel It Italian Sentiment
針對意大利語的情感與情緒分類工具,支持憤怒、恐懼、快樂、悲傷四種基礎情緒識別
文本分類
Transformers 其他

F
MilaNLProc
83.57k
18
Pegasus Reddit
該模型是在reddit數據集上對google/pegasus-large進行微調的版本,主要用於文本到文本生成任務。
大型語言模型
Transformers

P
QuickRead
22
0
Bert Base Arabic Camelbert Mix Sentiment
Apache-2.0
基於CAMeLBERT混合模型微調的情感分析模型,支持阿拉伯語文本情感分類
文本分類
Transformers 阿拉伯語

B
CAMeL-Lab
108.27k
6
Darijabert
首個針對摩洛哥阿拉伯語方言'Darija'的BERT模型,基於BERT-base架構,訓練數據包含約300萬條Darija方言文本序列。
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

D
SI2M-Lab
554
34
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98