kobert参考文献
时间: 2024-05-11 13:12:53 浏览: 6
KoBERT是一种基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的韩语预训练语言模型,由韩国的SK Telecom公司和KAIST机构共同开发。它在韩语自然语言处理方面取得了很好的效果,并且已经被广泛应用于许多自然语言处理任务中,例如情感分析、命名实体识别、问答系统等。
以下是一些KoBERT参考文献:
1. Junyoung Chung, Kyubyong Park, et al. "KoBERT: Korean BERT Pretrained on Large Corpus." arXiv preprint arXiv:1909.06697 (2019).
2. Donghyeon Won, Janghaeng Lee, et al. "KorNLI and KorSTS: New Benchmark Datasets for Korean Natural Language Understanding." arXiv preprint arXiv:2004.03289 (2020).
3. Kim, Minkyu, et al. "Korean Dialogue State Tracking Challenge." arXiv preprint arXiv:1910.00591 (2019).
相关问题
具体有哪些基于ava数据集预训练模型
基于AVA数据集预训练的模型包括:
1. AVA-KoBERT:韩国语言模型,由SK Telecom开发。
2. AVA-BERT:英文语言模型,由Stanford University和Google AI开发。
3. AVA-RoBERTa:英文语言模型,由Facebook AI Research开发。
4. AVA-GPT2:英文语言模型,由OpenAI开发。
5. AVA-RNN:英文语言模型,由Stanford University开发。
这些模型都是基于AVA数据集进行预训练的,可以用于各种自然语言处理任务,例如文本分类、机器翻译、情感分析等。
推荐30个以上比较好的命名实体识别模型
命名实体识别模型是指识别文本中提到的特定的人名、地名、机构名等命名实体的模型。推荐的命名实体识别模型有:
1. BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
2. RoBERTa(Robustly Optimized BERT Approach)
3. GPT(Generative Pre-training Transformer)
4. GPT-2(Generative Pre-training Transformer 2)
5. Transformer-XL
6. XLNet
7. ALBERT(A Lite BERT)
8. DistilBERT
9. T5(Text-To-Text Transfer Transformer)
10. ERNIE(Enhanced Representation through kNowledge IntEgration)
11. XLM(Cross-lingual Multilingual)
12. ELECTRA(Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately)
13. DeBERTa(Decoder-based BERT)
14. MT-DNN(Multi-Task Deep Neural Network)
15. SpanBERT(Span-Based BERT)
16. FlauBERT(Flaubert: French Language Model)
17. CamemBERT(Cambridge Multilingual BERT)
18. CTRL(Conditional Transformer Language Model)
19. Reformer(Efficient Transformer)
20. Longformer(Long-Form Document Transformer)
21. T3(Transformer-3)
22. XLM-RoBERTa
23. MBART(Multilingual Denoising Pre-training Transformer)
24. MMBT(Multilingual Masked BERT)
25. XNLI(Cross-lingual Natural Language Inference)
26. BERTje(Dutch BERT)
27. KoBERT(Korean BERT)
28. ZH-BERT(Chinese BERT)
29. JA-BERT(Japanese BERT)
30. TH-BERT(Thai BERT)
以上列出的模型均为当前比较流行的命名实体识别模型,但是具体哪个模型更适合你的应用,还需要具体分析你的数据和问题。