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kglab

简化Python知识图谱构建的开源库

kglab是一个构建知识图谱的Python开源库,支持Python 3.7+。它集成了Pandas、NetworkX、RAPIDS等多个工具库,提供简单抽象层简化知识图谱的创建、加载、测量和序列化。适用于数据科学和图分析领域,项目持续更新并欢迎社区贡献。

KnowLM - 支持数据处理、模型预训练、微调及知识增强的LLM框架
GithubKnowLMNLP大模型开源项目深度学习知识增强
该框架提供大型语言模型的数据处理、预训练和微调功能,包含ZhiXi、OneKE等知名模型,并具备指令处理、知识增强和幻觉检测等模块。框架持续优化,适用于信息提取和知识增强,简化语言模型的训练与应用。所有模型权重和数据集均在HuggingFace上可获得,整合EasyInstruct、EasyDetect和EasyEdit模块,提升知识推理与交互能力。
nltk - 开源Python工具包促进自然语言处理研究
GithubNLTKNLTK文档Python模块开源开源项目自然语言处理
NLTK是一个用于自然语言处理的开源Python工具包,包含模块、数据集和教程。适用于Python 3.8到3.12版本。访问nltk.org获取文档和贡献指南,支持开发。NLTK代码采用Apache 2.0许可,文档采用Creative Commons许可,语料库可用于非商业用途。
elasticsearch-labs - 收录了可执行的Python笔记本、示例应用和资源,用于测试Elastic平台的各种功能
AI/MLElasticsearchGithubPython笔记本向量数据库开源项目搜索引擎
该项目收录了可执行的Python笔记本、示例应用和资源,用于测试Elastic平台的各种功能。通过本项目,可以学习如何利用Elasticsearch作为向量数据库,支持混合和语义搜索,并构建检索增强生成、摘要和问答等应用场景。还可以测试Elastic的前沿功能,例如Elastic Learned Sparse Encoder和递归排序融合。项目还支持与OpenAI、Hugging Face等集成,为AI/ML驱动的应用提供基础,探索更多高级搜索体验。
KG-LLM-Papers - 集成知识图谱和大型语言模型的论文
Github大型语言模型开源项目知识图谱知识增强知识推理论文收集
KG-LLM-Papers收录了将知识图谱与大型语言模型结合的尖端研究论文,旨在推动这一创新交叉学科领域的进步。该项目提供多样化的研究方法、详尽的调查报告、实用的资源与基准测试,解析大型语言模型在知识图谱中的作用。我们欢迎社区成员通过发布问题或提交拉取请求来补充更多研究论文,共同推动学科发展。
ToG - 结合知识图谱的大语言模型深度推理框架
GithubICLRToG大语言模型开源项目深度推理知识图谱
ToG项目提出了一种结合知识图谱的大语言模型推理框架,旨在实现更深入、更负责任的推理能力。该框架在复杂问答和知识推理任务中展现了良好性能,有助于提升AI系统的可解释性和准确性。项目开源代码支持Freebase和Wikidata知识图谱,为相关研究提供了实验平台。
grafanalib - 通过Python脚本生成和管理Grafana仪表板
GithubGrafanaPython仪表盘配置开源项目数据可视化
grafanalib是一个Python库,用于生成和管理Grafana仪表板配置。它通过简单的Python脚本实现仪表板版本控制和常见模式复用。支持Python 3.6至3.11版本,提供示例和文档。尽管处于早期阶段,grafanalib仍在积极开发中。用户可通过Slack和GitHub获得社区支持。
NLP-Natural-Language-Processing - 全面的自然语言处理资源与工具库
GithubNatural Language Processing开源项目数据科学机器学习深度学习计算机视觉
提供全面的自然语言处理(NLP)资源,涵盖数据集、前沿技术、课程、书籍推荐、GitHub代码示例及流行工具。涉及数据分析、知识图谱、模型与算法、情感分析、主题建模等任务的详细资料与学习路径。了解最新NLP动态,探索自然语言处理的应用潜力。
Open3D - 支持快速开发的3D数据处理开源库
3D数据处理C++ APIGPU加速GithubOpen3DPython API开源项目
支持快速开发3D数据处理应用的开源库,提供C++和Python接口。核心功能包括3D数据结构、3D数据处理算法、场景重建、表面对齐、3D可视化、基于物理的渲染(PBR)、3D机器学习支持(与PyTorch和TensorFlow兼容)、核心3D操作的GPU加速。适用于Ubuntu、macOS和Windows平台,支持源码编译和pip安装。
meerkat - 专为可视化、探索和注释各类数据集而设计的开源Python库
GithubMeerkat开源库开源项目数据可视化未结构化数据机器学习模型
Meerkat是一个开源的Python库,专为可视化、探索和注释各类数据集而设计,特别适合处理非结构化数据类型(如文本、PDF、图像和视频)。Meerkat支持与Pandas、Arrow和HF Datasets无缝整合,无需数据移动。用户能够使用简洁的Python代码嵌入机器学习模型,实现搜索、分组和自动完成等功能。借助Meerkat的高度定制化可视化组件,适用于探索性数据分析和快速验证数据标注等多种应用场景。
genrl - 强化学习算法库,提供快速基准测试和示例教程
GenRLGithubPyTorch基准测试开源项目强化学习算法实现
GenRL是一个基于PyTorch的强化学习库,提供可重现的算法实现和通用接口。它包含20多个从基础到高级的强化学习教程,并支持模块化和可扩展的Python编程。统一的训练和日志记录功能提高了代码复用性,同时自动超参数调整功能加速了基准测试。GenRL旨在支持新算法的实现,代码少于100行。适用于Python 3.6及以上版本,依赖于PyTorch和OpenAI Gym。
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