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Google NLP BERT-Base中文模型2018-11-03发布版本 评分:

Google NLP（自然语言处理） BERT-Base中文模型2018-11-03发布版本，国内无法直接下载，上传百度云盘下载地址及提取码分享给大家
2019-01-30 上传 大小：76B
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distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english 预训练模型

来自 https://huggingface.co/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english/tree/main#

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flink-connector-kafka-base-2.11-1.10.0-API文档-中文版.zip

赠送jar包：flink-connector-kafka-base_2.11-1.10.0.jar； 赠送原API文档：flink-connector-kafka-base_2.11-1.10.0-javadoc.jar； 赠送源代码：flink-connector-kafka-base_2.11-1.10.0-sources.jar； 赠送Maven依赖信息文件：flink-connector-kafka-base_2.11-1.10.0.pom； 包含翻译后的API文档：flink-connector-kafka-base_2.11-1.10.0-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip； Maven坐标：org.apache.flink:flink-connector-kafka-base_2.11:1.10.0； 标签：flink、11、apache、base_2、connector、kafka、jar包、java、API文档、中文版； 使用方法：解压翻译后的API文档，用浏览器打开“index.html”文件，即可纵览文档内容。 人性化翻译，文档中的代码和结构保持不

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m3e-base.tgz

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bert-base-uncased 预训练模型

来自 https://huggingface.co/bert-base-uncased/tree/main

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bert-base-uncased

Can‘t load tokenizer for ‘bert-base-uncased‘ 用于解决上述问题的资源包，在github上面下载的下来的。 下载完了解压缩。 之后在项目工程新建一个文件夹，命名为bert-base-uncased 之后把解压缩的文件放到bert-base-uncased文件夹里面，重新运行就可以了。

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bert-base-chinese.zip

bert-base-chinese bert中文预训练基线模型

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albert-chinese-base.rar

for transformers and pytorch

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shibing624-text2vec-base-chinese模型文件

shibing624_text2vec-base-chinese模型文件

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bert-base-uncased-pytorch_model.bin

huggingface的bert-base-uncased-pytorch_model.bin，然后把URL改了就可用

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baichuan2-7B-base 大模型 百度网盘

新出的baichuan2_7B_base 大模型 百度网盘链接，包括所有Hugging Face资源，hugging face下载太麻烦了，本人下载下来放到百度网盘里供国内用户下载

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google-vit-base-patch16-224.rar

用于Vision Transformer的预训练模型,来源于huagging face。 Google ViT-Base-Patch16-224是一个基于Vision Transformer（ViT）的深度学习模型。该模型由Google的研究人员开发，用于图像分类和其他视觉任务。 在ViT模型中，图像被分割成一系列固定大小的块（或“patches”），然后这些块被线性嵌入到一个高维空间中。这些嵌入向量随后被输入到一个标准的Transformer架构中，该架构最初是为自然语言处理任务设计的，但已被成功应用于各种视觉任务。 Google ViT-Base-Patch16-224的具体参数如下： 模型大小：Base（基础版），这意味着它使用了一个相对较小的Transformer模型。 Patch大小：16x16，这意味着图像被分割成16x16像素的块。 输入图像大小：224x224，这是模型期望的输入图像大小（在预处理阶段，图像可能会被缩放到这个大小）。

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huggingface的bert-base-chinese

https://huggingface.co/google-bert/bert-base-chinese pytorch和tensorflow都有

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bert-base-chinese.rar

pytorch实现的中文bert预训练模型bert-base-chinese，可用于中文短文本分类，问答系统等各种NLP任务（网盘链接）

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Davlan/bert-base-multilingual-cased-ner-hrl NER命名实体识别模型

huggingface上的Davlan/bert-base-multilingual-cased-ner-hrl命名实体识别模型，包含中英等16种语言的人名、地名、组织识别

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自然语言处理-bert-base-chinese模型

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言表示模型，旨在为自然语言处理任务提供高质量的特征表示。bert-base-chinese 是 BERT 模型的一种变体，它在中文语料库上进行预训练，以便更好地理解和处理中文文本。适用于自然语言处理工程师、数据科学家、机器学习研究者以及对中文文本处理感兴趣的开发者。bert-base-chinese 可用于各种中文自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、命名实体识别、关系抽取等。其主要目标是帮助开发者更准确地理解和处理中文文本，提高自然语言处理任务的性能。bert-base-chinese 模型已经过预训练，可以直接应用于各种中文自然语言处理任务。在实际应用中，开发者可以根据具体任务需求对模型进行微调，以获得更好的性能。

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paraphrase-mpnet-base-v2

Milvus问答系统 对应模型

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bert-base-chinese (pytorch版本预训练模型)

该模型已针对中文进行了预训练，训练和随机输入掩码已独立应用于词块（与原始 BERT 论文中一样）。

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