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mbart_ru_sum_gazeta

俄语新闻自动摘要的高效工具

MBARTRuSumGazeta是一个用于俄语新闻自动摘要的开源项目。该项目依托Gazeta数据集的训练模型,可以生成高质量的新闻摘要,有助于提高信息获取的效率。该工具尤其适合研究人员和记者等需要处理大量新闻信息的用户。虽然模型在Gazeta.ru上的表现最佳,但在其他新闻源可能会有域转移的现象。通过使用MBart模型及其训练方法,该项目确保了生成摘要的准确性。

sumy - 简易文本摘要提取和评估工具,支持多种语言
GithubPythonsumy命令行工具开源项目文本总结自动摘要
Sumy是一款简单的文本摘要提取工具,支持多种语言和评估方法。通过Python和pip即可安装,用户可在命令行或浏览器中使用,Python API便于集成项目,还支持容器化运行,满足多种使用需求。
GritLM-7B - 开源大语言模型在文本生成和分类任务中展现突出表现
GithubGritLM-7BHuggingfaceMTEB开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理
GritLM-7B在文本分类、检索和聚类等多项任务中表现优秀。实测数据显示,模型在AmazonPolarity分类任务达到96.52%准确率,Banking77分类达到88.47%准确率。此外,模型还集成了文本相似度计算、排序和聚类分析等功能,可应用于多样化的自然语言处理场景。
rugpt3small_based_on_gpt2 - 俄语预训练语言模型基于GPT-2架构
GPTGithubHuggingfaceTransformers俄语开源项目模型自然语言处理预训练模型
rugpt3small_based_on_gpt2是SberDevices团队开发的俄语预训练语言模型。基于GPT-2架构,该模型在80B个token上训练约3轮,序列长度为1024,并进行了2048上下文长度的微调。训练过程耗时一周,使用32个GPU。该模型为俄语自然语言处理提供了坚实基础,其详细设计和评估已在相关论文中记录。
NoteGPT - 智能化视频和网页内容摘要助手
AI工具AI总结ChatGPTNoteGPTPDFYouTube
NoteGPT是一款基于先进AI技术的内容摘要工具,可快速总结YouTube视频、网页和PDF文档。该工具提供视频概要、关键点提取和思维导图等功能,帮助用户高效获取核心信息。NoteGPT还支持智能笔记、文本高亮和翻译等实用功能,是一个综合性的学习和工作效率工具。通过使用NoteGPT,用户可以显著提高信息获取和学习效率。
rubert-base-cased-sentence - 为俄语句子表示提供的先进自然语言处理模型
GithubHuggingfaceRuBERT俄语模型句子编码开源项目模型自然语言处理语义表示
rubert-base-cased-sentence是一个为俄语开发的句子编码器。该模型基于RuBERT,经过SNLI俄语翻译数据集和XNLI开发集俄语部分的微调。它采用12层结构,768个隐藏单元,12个注意力头,总计180M参数。通过平均池化token嵌入生成句子表示,为俄语自然语言处理任务奠定了坚实基础。
Vikhr-Llama-3.2-1B-instruct-GGUF - 俄语高效指令模型,适用于低性能或移动设备
GithubHuggingfaceVikhr-Gemma-2B-instruct俄罗斯语数据集开源项目文本生成模型移动设备高效性
此指令模型基于Llama-3.2-1B-Instruct,使用GrandMaster-PRO-MAX俄语数据集训练,能效比基础模型提升5倍,支持低性能或移动设备部署。支持在少量计算资源下实现强大的文本生成功能。生成温度建议为0.3。在ru_arena_general中表现优异,适合精确高效的文本生成需求。由Vikhr团队的知名作者开发,致力于推动开源大型语言模型的创新。
Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24 - 全新升级的俄英双语大语言模型 内置RAG检索增强功能
GithubHuggingfaceRAG技术Vikhr-Nemo人工智能开源项目机器学习模型语言模型
Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R是一个基于Mistral-Nemo的开源语言模型,针对俄语和英语进行了深度优化。模型通过SFT和SMPO方法训练,具备推理分析、文本生成、代码编写等多项能力。其特色在于支持RAG检索增强和128K长文本处理,在俄语基准测试中接近gpt-4o-mini水平。该项目完全开源,包含训练代码和数据集。
awesome-russian-speech - 全面汇总俄语语音技术资源与开发工具
Github俄语开源项目语音合成语音技术语音模型语音识别
项目整理了俄语语音技术的全面资源,包括识别、合成和转换等领域的数据集、模型和开发工具。内容覆盖从预处理到后处理的各个环节,如重音标注和标点恢复。此外还收录了相关词典、语言学资源和行业历史,为俄语语音技术的研究与开发提供了宝贵参考。
Any Summary - 多媒体文件AI智能摘要和分析工具
AI工具AI摘要ChatGPT自定义总结视频分析音频分析
Any Summary是AI驱动的文件摘要工具,能快速分析文本、音频和视频文件。利用ChatGPT技术提取关键点和洞见,支持自定义摘要格式如要点、引用或完整摘要。用户可提供个性化指令,适用于长篇采访和复杂文档的信息提取,提高信息处理效率。
sbert_large_mt_nlu_ru - 大规模多任务俄语句子嵌入模型
BERTGithubHuggingface俄语模型句子嵌入多任务学习开源项目模型自然语言处理
这是一个基于BERT架构的大规模多任务模型,用于生成俄语句子嵌入。模型采用平均池化策略处理token embeddings,已完成Russian SuperGLUE基准测试验证。通过HuggingFace模型库可实现多句俄语文本的嵌入计算。该模型由SberDevices团队开发,致力于提升俄语自然语言处理能力。
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