NeZha_Chinese_PyTorch pytorch版NEZHA，适配transformers 论文下载地址: 运行脚本依赖模块 如果需要运行该案例脚本，需要安装以下模块： 模型权重下载 官方提供的Tensorflow版本权重下载地址： 已经转化为PyTorch版本权重下载地址如下： nezha-cn-base 提取码: hckq nezha-large-zh 提取码: qks2 nezha-base-wwm 提取码: ysg3 nezha-large-wwm 提取码: 8dig 说明：若加载的模型权重是从下列百度网盘下载的PyTorch模型权重，则需要保证torch版本>=1.6.0 运行 执行命令: sh scripts/run_task_text_classification_chnsenti.sh 长文本 长文本可以通过设置config.max_position_em

SpanBERT用于中文共指解析（Pytorch） 参考论文： 参考开源代码（针对英语，使用tensorflow）： : 预训练模型下载地址： 中文预训练RoBERTa模型（ 中文预训练BERT-wwm模型（ 中文预训练Bert模型（ 1.代码架构： │conll.py│coreference.py│demo.py│metrics.py│utils.py│experiments.conf│requirements.txt│├─bert││modelling.py││optimization.py││tokenization.py│├─ conll-2012│└─scorer│├─reference-coreference-scorers│└─v8.01├─data│├─dev│├─test│└─train│└─pretrain_model│bert_config.json│pyt

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HUAWEI MH5000 系列 5G 模块 V100R001 AT命令手册 文档版本 01 发布日期 2020-2-28 本文根据终端设备的需求，实现了国际标准（如 3GPP 和 ITU-T）中的部分 AT 命 令。本文还描述了终端设备实现的私有 AT 命令接口，私有 AT 命令接口是为了更好 或更方便地实现某种功能。 本文不描述标准已经定义或 MT 已实现，但华为终端产品需求涉及不到的接口。对于 AT 命令接口的描述，仅限于接口数据包本身，以及 TE 和 MT 对接口的使用方法和 使用流程，不包括与接口不直接相关的内容。本文也仅限于描述 TE 和 MT 之间 Rm 接口范围内的 AT 命令接口，而不描述 MT 与 IWF 之间 Um 接口范围内的 AT 命 令接口。 AT 命令是 TE 和 MT 之间的通信命令协议。如果有新款 MT 产品需要和现有 TE 对接，而现有 TE 是按照本 AT 规范实现的，则新款 MT 必须遵守此规范才能保证 两者成功对接。比如新款模块和现有 PC 统一后台对接，那么新款模块必须遵守此规 范；反之亦然，比如新开发某 PC 后台或 PC 工具，也要遵守此规范，才能和现有的 终端产品对接。若 TE 和 MT 不用 AT 命令通信，则不受本规范限制。

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