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skweak

Python开源工具助力NLP弱监督学习

skweak是一个基于Python的开源工具包,通过弱监督方法解决NLP中标注数据稀缺问题。用户可定义多个标注函数自动标注文档,并聚合结果生成标注语料库。支持序列标注和文本分类,提供简洁API快速实现标注功能。与SpaCy集成,易于融入现有NLP流程。适用于资源匮乏语言、特定任务标签等场景,是NLP项目的有力助手。

Pytorch-NLU - 轻量级NLP工具包 支持文本分类和序列标注
GithubPytorch-NLU序列标注开源项目文本分类自然语言处理预训练模型
Pytorch-NLU是一个轻量级自然语言处理工具包,专注于文本分类、序列标注和文本摘要任务。该工具包支持BERT、ERNIE等多种预训练模型,提供多种损失函数,具有依赖少、代码简洁、注释详细、配置灵活等特点。Pytorch-NLU包含丰富的数据集,使用方式简单,可快速应用于实际NLP项目中。
setfit - SetFit高效小样本学习框架,支持多语言文本分类
GithubHugging Face HubSetFit多语言支持少量标签数据开源项目无需提示
SetFit是一种高效且无需提示的小样本微调框架,利用Sentence Transformers实现高准确度的小样本学习。不需要手工制作提示或语言模型转换器,直接从文本示例生成丰富嵌入,大大提高训练速度。在仅有少量标记数据的情况下,SetFit的精度可与大型模型相媲美。例如,针对客户评论情感数据集,仅使用每类8个标记样本就能达到RoBERTa Large的全量训练精度。支持多语言文本分类,兼容Hugging Face Hub,训练和推理过程简单直观,是一个高效实用的选择。
pycaret - 开源的低代码Python机器学习库,能够简化和自动化机器学习工作流程
GithubPyCaretPython低代码开源开源项目机器学习
PyCaret是一个开源的低代码Python机器学习库,能够简化和自动化机器学习工作流程。通过减少代码量,PyCaret使实验更高效、更快速。它支持scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost等多种机器学习框架,用户可以通过少量代码完成模型训练、评估和预测。无论是经验丰富的数据科学家,还是对低代码解决方案感兴趣的用户,PyCaret都是理想选择。
wiktextract - 高效提取Wiktionary数据的开源Python工具
GithubJSONPythonWiktextractWiktionary开源项目数据提取
Wiktextract是一款开源Python工具,专门从英语Wiktionary数据中提取多语言词典信息。通过展开模板和Lua宏,它能准确提取释义、词形和发音等数据。Wiktextract可提取词条、词性、变形、翻译、发音和用法等多方面信息,支持命令行使用或作为Python库集成。这一工具为自然语言处理、机器翻译等领域提供了丰富的词典资源。
flair - 一个易用的最先进自然语言处理和文本嵌入框架,支持多语言模型应用
FlairGithubPyTorch开源项目情感分析文本嵌入自然语言处理
Flair 是一个强大的自然语言处理库,支持命名实体识别、情感分析、词性标注等多种功能,并且支持多种语言。通过简易接口,用户可以轻松使用和整合多种词和文档嵌入,基于 PyTorch 框架进行模型训练和实验。Flair 还对生物医学文本有特殊支持,并提供最新的命名实体识别模型,性能媲美甚至超过当前最优结果。用户可以在 Hugging Face 平台上访问并试用这些模型。
pycantonese - 适用于粤语NLP的Python库
GithubPyCantonese开源项目粤语语言学自然语言处理词性标注语料库
PyCantonese是一个专为粤语语言学和自然语言处理设计的Python库,具有语料库访问、粤拼转换、文本解析、分词和词性标注等功能。项目提供详细文档和快速入门,支持通过PyPI安装,并有活跃的社区持续优化。
NLP_Quickbook - 自然语言处理实用指南,快速上手实战应用
GithubNatural Language Processing开源项目文本分类深度学习聊天机器人语法分析
本开源项目聚焦于帮助工程师快速掌握自然语言处理技术。从文本分类、文本清洗到深度学习和聊天机器人构建,提供详细的代码示例和实操指南。这些按主题划分的手册采用代码优先的方式讲解,便于工程师直接应用于实际项目。无论是初学者还是有经验的工程师,都能从中受益,提升自然语言处理技能。
languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库
GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索
该Python库简化了大语言模型的使用,最低内存需求仅为512MB,确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置,功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等,适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装,在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。
kss - 韩语字符串处理工具包,支持自然语言处理和数据分析
GithubKssPython开源项目数据分析数据预处理自然语言处理
Kss提供多种韩语字符串处理功能,适用于自然语言处理、数据预处理和数据分析等领域。工具设计简洁易用,支持分词、关键词提取、拼音转换等模块,用户可通过简单代码调用实现复杂字符串操作。Python、Java等多种编程语言兼容性强,并支持良好的向后兼容。
ms-swift - 支持300+模型训练和轻量级微调的高效框架
GithubLLMModelScopeSWIFT多模态模型开源项目轻量级训练
SWIFT是一款高效框架,支持超过300个大语言模型和50多个多模态大模型的训练、推理、评估和部署。它集成了NEFTune、LoRA+和LLaMA-PRO等先进技术,适用于研究和生产环境。框架还提供了易用的Gradio web-ui界面和详细文档,非常适合初学者和资深开发者使用。最新版本增加了对多种前沿模型和加速算法的支持,适用于广泛的应用场景。
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