Taalmodellering
N-gram-modellering
'Colibri core' is een natuurlijketaalverwerkingstool alsook een C++- en Python-bibliotheek voor het werken met standaard taalkundige constructies zoals n-grams en skipgrams (d.w.z. patronen met een of meerdere gaten van ofwel vaststaande, ofwel dynamische grootte) op een snelle en geheugenefficiënte manier. In de kern bevindt zich de colibri-patroonmodelleerder die het mogelijk maakt om querypatternmodellen te bouwen, bekijken en bewerken.
Colibri core is an NLP tool as well as a C++ and Python library for working with basic linguistic constructions such as n-grams and skipgrams (i.e. patterns with one or more gaps, either of fixed or dynamic size) in a quick and memory-efficient way. At the core is the tool colibri-patternmodeller which allows you to build, view, manipulate and query pattern models.
Grote Taalmodellen
- Hugging Face Dutch Models
- RobBERT: Een Nederlands RoBERTa-taalmodel
- BERTje: Een Nederlands BERT-model
- GEITje: Een groot open taalmodel
- Hugging Face Dutch Models
- RobBERT: A Dutch RoBERTa-based Language Model
- BERTje: A Dutch BERT model
- GEITje: A Large Open Language Model
SpaCy
spaCy is een gratis opensourcebibliotheek voor natuurlijketaalverwerking in Python.
spaCy is a free open-source library for Natural Language Processing in Python.
Taalmodelleringsbenchmarks
DUMB
DUMB is een benchmark voor het evalueren van de kwaliteit van taalmodellen voor Nederlandse natuurlijketaalverwerkingstaken. De set met taken is ontworpen om divers en uitdagend te zijn en de limieten van de bestaande taalmodellen te testen. De specifieke datasets en formaten zijn met name geschikt voor het finetunen van encodermodellen en toepasbaarheid voor grote generatieve modellen moet nog worden vastgesteld. Meer details zijn te lezen in het paper dat via onderstaande link te vinden is.
DUMB
DUMB is a benchmark for evaluating the quality of language models for Dutch NLP tasks. The set of tasks is designed to be diverse and challenging, to test the limits of current language models. The specific datasets and formats are particularly suitable for fine-tuning encoder models, and applicability for large generative models is yet to be determined. Please read the paper for more details.
LLM Scorebord
Dit is een scorebord voor Nederlandse benchmarks voor grote taalmodellen.
This is a leaderboard for Dutch benchmarks for large language models.