基于bert的韵律预训练模型,用于中文语音生成,生成自然韵律的声音,听起来效果更加自然流畅
2023-10-08 09:46:00 362.87MB bert 韵律 语音合成
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详细介绍文章地址: https://blog.csdn.net/c851666395/article/details/127703876
2023-09-27 15:08:08 377.36MB nlp
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是一个情感分类的项目,前面是对emotion数据集的处理和分析,以及将整个数据集分词以及处理成模型的输入形式。 主要是通过加载一个文本分类的预训练模型,然后在数据集上面进emotion数据集上面的fine-tuning。然后对训练好的模型进行效果的分析,包括F1,Precision和Recall等。 fine-tune transformers distilbert-base-uncased - distilbert 是对 bert 的 distill 而来 - 模型结构更为简单, - bert-base-uncased 参数量:109482240 - distilbert-base-uncased 参数量:66362880 - trainer默认自动开启 torch 的多gpu模式, - `per_device_train_batch_size`: 这里是设置每个gpu上的样本数量, - 一般来说,多gpu模式希望多个gpu的性能尽量接近,否则最终多gpu的速度由最慢的gpu决定, - 比如快gpu 跑一个batch需要5秒。
2023-07-10 16:26:26 658KB bert Transformer fine-tuning LLM
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在Pyrotch上实现情感分类模型,包含一个BERT 模型和一个分类器(MLP),两者间有一个dropout层。BERT模型实现了预训练参数加载功能,预训练的参数使用HuggingFace的bert_base_uncased模型。同时在代码中实现了基于预训练BERT模型的下游情感分类任务的fine_tune,包含了训练集上的训练、测试集上测试评估性能等内容。 情感分类的大致过程为:首先,将一个句子中的每个单词对应的词向量输入BERT,得到句子的向量表征。然后将句向量经过dropout层再输入分类器,最后输出二元分类预测。
2023-05-15 21:48:36 14KB 自然语言处理 pytorch bert finetune
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DeBERTa:具有分散注意力的增强解码的BERT DeBERTa:具有分散注意力的增强解码的BERT这是DeBERTa实施的存储库。我们的代码仍处于发布业务流程中,它将在本周末准备就绪。 贡献该项目欢迎您的贡献和建议。 大多数捐款要求您同意一份《捐款者许可协议》(CLA),声明您有权并实际上授予我们使用您的捐款的权利。 有关详细信息,请访问https:// cla。
2023-04-10 16:59:07 114KB Python Natural Language Processing
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bert-base-chinese bert中文预训练基线模型
2023-04-08 23:27:52 726.81MB bert chinese nlp
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幽默是一种特殊的语言表达方式,在日常生活中扮演着化解尴尬、活跃气氛、促进交流的重要角色。而幽默计算是近年来自然语言处理领域的新兴热点之一,其主要研究如何基于计算机技术对幽默进行识别、分类与生成,具有重要的理论和应用价值。 本资源是基于基于bert的幽默识别模型,请结合我的博客使用!
2023-04-07 17:51:13 362.39MB nlp bert 预训练模型 python
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R-BERT R-BERT是用分类的思想实现关系抽取。与基于BERT模型的分类模型有一些区别: 加入实体的标志符号,在BERT提取特征后,又提取了两个实体的词向量作为特征; 思想比较简单,模型的效果很好。 数据集 ccks2019关系抽取的数据集。将数据集处理为下面的格式: 出生日期 \t 汪晋贤1996年1月2日出生于湖北省武汉市,身高175cm,是一名中场球员,现效力于大连一方足球俱乐部 代码结构 |__main.py |__data_loader.py |__model.py |__trainer.py |__utils.py |__export_onnx.py |__predict.py 模型结果
2023-03-30 22:03:36 172KB Python
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基于HuggingFace 哈工大hfl/chinese-bert-wwm-ext预训练模型微调的中文句子分类模型
2023-03-30 18:32:49 358.49MB 句子分类
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tensorflow的预训练bert模型转换成pb文件,提供给大家下载
2023-03-28 11:06:11 122.07MB tensorflow bert pb
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