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LSTM通用领域中文分词模型介绍 中文分词任务就是把连续的汉字分隔成具有语言语义学意义的词汇。中文的书写方式不像英文等日耳曼语系语言词与词之前显式的用空格分隔。为了让计算机理解中文文本,通常来说中文信
430pytorchnlp
BAStructBERT通用领域中文分词模型介绍 中文分词任务就是把连续的汉字分隔成具有语言语义学意义的词汇。中文的书写方式不像英文等日耳曼语系语言词与词之前显式的用空格分隔。为了让计算机理解中文文本
430pytorchnlp
Erlangshen-Roberta-330M-Similarity Github: Fengshenbang-LM Docs: Fengshenbang-Docs 简介 Brief Introd
400pytorchnlp
中文CLIP News 2022年11月: 发布ModelScope 1.0版本,以下能力请使用1.0.2及以上版本。 上线Huge模型(224分辨率) 上线创空间,更强大的demo展示:中文图文检
510pytorchmulti-modal
LSTM通用领域中文词性标注模型介绍 词性标注任务是将给定句子中的每个单词从给定标签组 (tag set)中赋予一个词性标签 (part-of-speech tag)。中文词性标注任务示例: 输入:
490pytorchnlp
UniTE介绍 模型描述 翻译质量评价,即对翻译文本进行质量评估,在给定源端输入、目标端参考答案、或两者均有提供的情况下,算法用于评估所生成文本的质量。本单一模型可同时支持提供源端输入(src-onl
540pytorchnlp
ICASSP2023 MUG Challenge Track5 行动项抽取Baseline 赛事及背景介绍 随着数字化经济的进一步发展,越来越多的企业开始将现代信息网络作为数据资源的主要载体,并通过网
440pytorchnlp
ICASSP2023 MUG Challenge Track4 关键词抽取Baseline 赛事及背景介绍 随着数字化经济的进一步发展,越来越多的企业开始将现代信息网络作为数据资源的主要载体,并通过网
410pytorchnlp
当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重,可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令,或者ModelScope SDK来下载模型 SDK下载 #安装ModelS
180electra
Erlangshen-RoBERTa-110M-Similarity Github: Fengshenbang-LM Docs: Fengshenbang-Docs 简介 Brief Introd
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UniTE介绍 模型描述 翻译质量评价,即对翻译文本进行质量评估,在给定源端输入、目标端参考答案、或两者均有提供的情况下,算法用于评估所生成文本的质量。本单一模型可同时支持提供源端输入(src-onl
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LSTM电商领域中文分词模型介绍 中文分词任务就是把连续的汉字分隔成具有语言语义学意义的词汇。中文的书写方式不像英文等日耳曼语系语言词与词之前显式的用空格分隔。为了让计算机理解中文文本,通常来说中文信
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Erlangshen-RoBERTa-330M-Sentiment Github: Fengshenbang-LM Docs: Fengshenbang-Docs 简介 Brief Introdu
490pytorchnlp
Wenzhong-GPT2-110M Github: Fengshenbang-LM Docs: Fengshenbang-Docs 简介 Brief Introduction 善于处理NLG任务
430pytorchnlp
Highlights 中文通用语言模型:文本困惑度计算,以及配合ASR模型进行shallow fusion解码或者LM rescore ModelScope-FunASR FunASR希望在语音
540pytorchaudio
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