基於BGE-M3微調的越南語嵌入模型，增強越南語檢索能力

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這是一個用於分類越南語方言的音頻分類模型，在評估集上F1分數達到0.8217。

音頻處理Transformers

針對越南語的文檔嵌入模型，支持最長8096個標記的上下文，基於gte-multilingual訓練

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該模型信息未知，無法提供具體介紹

自然語言處理Transformers

專為越南語設計的嵌入模型，基於PhoBERT優化，能將越南語句子編碼為768維向量空間，適用於語義搜索、文本聚類等多種場景。

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一個用於越南語文本自動糾錯的Transformer模型，能夠識別並修正拼寫和語法錯誤。

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基於Llama-2-7B優化的越南語大語言模型，通過持續預訓練在124GB多領域越南語和英語數據上增強語言理解能力

自然語言處理Transformers多語言

基於Flan-T5-Large的多語言序列到序列模型，支持越南語、英語和中文，適用於摘要生成、翻譯和問答等任務。

自然語言處理Transformers多語言

基於Llama2-chat 7B的越南語優化模型，通過增量預訓練和高效分詞器顯著提升越南語處理能力

自然語言處理Transformers多語言

這是一個基於PhoBERT-base-v2的句子轉換器模型，專為越南語文本的語義相似度任務設計。

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這是一個針對越南語的預訓練 GPT2-Medium 模型，採用因果語言建模目標進行訓練，能有效處理越南語相關的文本生成任務。

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這是一個基於T5架構的越南語句子複述模型，能夠生成語義相同但表達方式不同的句子。

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這是基於vinai/bartpho-syllable微調的越南語文本糾錯模型，專門用於檢測和糾正越南語文本中的拼寫、語法和語義錯誤。

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這是一個基於sentence-transformers的模型，能夠將越南語地址句子和段落映射到768維的密集向量空間，主要用於地址標準化任務。

自然語言處理Transformers

基於sentence-transformers的越南語句子嵌入模型，可將文本映射至768維向量空間，適用於語義搜索和聚類任務。

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該模型用於為未標註聲調的越南語文本自動添加聲調符號，基於XLM-Roberta Large微調，準確率達97%。

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