一个通用的中文句子嵌入模型，用于计算句子相似度和语义搜索任务。

采用全词掩码策略的中文预训练BERT模型，旨在加速中文自然语言处理研究。

面向中文的XLNet预训练模型，旨在丰富中文自然语言处理资源，提供多元化的中文预训练模型选择。

这是一个采用全词掩码策略的中文预训练BERT模型，由哈工大讯飞联合实验室发布，旨在加速中文自然语言处理研究。

WoBERT是基于词汇的中文BERT模型，由追一科技开发，支持中文文本处理任务。

这是一个采用全词掩码技术的中文预训练BERT模型，由哈工大讯飞联合实验室开发，旨在加速中文自然语言处理的发展。

这是一个经过重新训练的6层RoBERTa-wwm-ext模型，采用全词掩码技术进行中文预训练。

这是一个经过重新训练的三层RoBERTa-wwm-ext-large模型，采用全词掩码策略的中文预训练BERT模型，旨在加速中文自然语言处理的发展。