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ChineseWebText

大规模中文网络文本数据集及其评估工具链

ChineseWebText高质量中文数据集网页文本处理自然语言处理数据评估模型Github开源项目

ChineseWebText是一个大规模中文网络文本数据集，总容量达1.42TB，每条文本均附带质量评分。该项目还提供了一个600GB的高质量子集，文本质量均超过90%。项目包含EvalWeb工具链，用于从原始网络数据中提取优质中文文本。EvalWeb通过数据准备、预处理和BERT评估模型对文本质量进行筛选和评估。此外，项目还开发了基于FastText的快速分类器，在保持性能的同时提高了处理效率。

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介绍相关项目
nlp_chinese_corpus - 中文自然语言处理高质量多任务语料库
Github中文自然语言处理开源项目数据集词向量语料预训练
该中文自然语言处理项目提供丰富的高质量语料，包括维基百科条目、新闻、百科问答等，目标是解决中文大规模语料匮乏的问题。项目支持10大任务和9个模型的基准测试，并提供一键运行和详细性能比较，旨在提升中文NLP标准。适用于多种实际应用场景，如词向量训练、关键词生成和标题生成，方便研究人员和从业者获取和利用中文语料。
Chinese-Tiny-LLM - 中文大语言模型训练流程与高质量语料库开源项目
Chinese-Tiny-LLMGithub中文语料库开源项目自然语言处理语言模型预训练
Chinese-Tiny-LLM项目提供完整的中文网络语料清洗流程和预训练代码，包含MAP-CC（8000亿中文token预训练数据集）、CHC-Bench（中文难例指令理解基准测试）和CT-LLM（2B参数中文中心语言模型）。该项目突破了传统依赖英语语料库的LLM训练方法，为构建更具包容性和适应性的语言模型奠定基础。
Chinese-Word-Vectors - 多样化中文词向量预训练模型集合
Chinese Word VectorsGithub中文开源项目词向量语义关系语料库
该项目集成了多种中文词向量模型，涵盖稠密和稀疏表示方法，以及词、n-gram、字符等上下文特征。同时提供中文类比推理数据集CA8和评估工具包，便于模型质量评估。这些预训练资源可应用于多种自然语言处理任务，为相关研究和开发工作提供了有力支持。
SkyText-Chinese-GPT3 - 中文GPT-3预训练模型多功能应用
GithubNLP技术SkyText中文GPT3奇点智源开源项目预训练大模型
SkyText项目推出的中文GPT-3预训练模型，具备聊天、问答、中英互译等多种功能，支持内容续写、对对联、写古诗、生成菜谱等多种应用。模型经过30多道数据清洗流程，采用创新的中文编码方式，以确保高质量的语料和模型效果。该项目提供了13亿参数和2.6亿参数两种版本，用户可选择不同参数规模的模型进行体验。
chatWeb - 智能文本摘要与互动式问题解答工具
ChatWebGPT3.5Github向量数据库开源项目文本抽取文本摘要
ChatWeb，具备智能页面内容抓取和文档处理功能，可基于GPT3.5技术从网页、PDF、DOCX、TXT文件中自动抽取文本并生成精准摘要。此外，ChatWeb提供基于内容的智能问答，能够针对用户的问题提供最相关的信息回答，无论您是在进行学术研究还是需要日常信息收集，都能获得高效的辅助。
webdataset - 大规模深度学习数据集的管理工具
GithubPyTorchWebDatasettar文件开源项目数据管道深度学习
WebDataset是一种高性能的数据管理工具，专为大规模深度学习任务设计。它支持从本地存储和云对象存储读取数据，兼容PyTorch、TensorFlow和JAX。WebDataset能高效处理和读取多种格式的数据集，如图像、音频和视频，极大地提升I/O性能并简化数据预处理。其优势包括低延迟、无需本地存储及并行数据访问，适用于不同规模的深度学习任务。
text2text - 跨语言文本处理的综合工具包
GithubText2Text开源项目文本生成自然语言处理语言翻译跨语言模型
提供跨语言文本生成、翻译、嵌入和问答等功能的NLP工具包，支持百种语言。可在Google Colab平台免费运行，适用学术研究、企业应用和个性化开发。通过示例和快速入门指南，用户能快速掌握强大的多语言模型，高效处理文本。
chinese_speech_pretrain - 中文语音预训练模型，wav2vec 2.0和HuBERT的开源实现
GithubHuBERTWenetSpeechwav2vec 2.0中文语音识别开源项目语音预训练模型
chinese_speech_pretrain项目开源了基于WenetSpeech数据集训练的中文语音预训练模型。项目包含wav2vec 2.0和HuBERT的BASE与LARGE版本，均使用1万小时多样化中文语音数据训练。模型在自动语音识别任务中表现优异，尤其适合低资源场景。项目提供模型下载及使用指南，可用于语音识别、语音合成等研究领域。
WeTextProcessing - 中英文文本标准化和反标准化处理工具包
GithubWeTextProcessing开源项目文本归一化自然语言处理语音识别逆文本归一化
WeTextProcessing是一个开源的文本处理工具包，主要用于中英文文本的标准化和反标准化。它提供API接口，允许自定义规则，并支持C++运行时部署。该工具适用于语音识别后处理、自然语言处理等需要处理大量文本数据的场景。WeTextProcessing具有高性能和灵活配置的特点，可满足各种文本处理需求。
fasttext-zh-vectors - fastText库：支持中文文本分类与词向量学习
GithubHuggingfacefastText开源项目文本分类模型训练数据词向量语言识别
fastText是开源且易于使用的库，可在标准硬件上快速进行文本表示学习和分类。此库支持157种语言，并包含预训练模型，适用于文本分类与语言识别，且能在多核CPU上快速训练、并适合移动设备应用。
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