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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。

pythainlp - Python实现的泰语自然语言处理库
GithubPyThaiNLPPython开源开源项目泰语自然语言处理
PyThaiNLP是一个专注于泰语的Python自然语言处理库,提供丰富的功能如分词、词性标注、拼写检查等。支持Python 3.7+,可通过pip安装。这个开源项目被广泛应用于工业和研究领域,为泰语NLP任务提供支持。PyThaiNLP具有命令行接口,支持额外功能的可选安装。
LabelLLM - 开源数据标注平台 优化LLM开发流程
GithubLabelLLM人工智能多模态开源开源项目数据标注平台
LabelLLM是一个开源数据标注平台,旨在优化大型语言模型(LLM)开发中的数据标注流程。该平台提供灵活配置、多模态数据支持、全面任务管理和AI辅助标注功能。LabelLLM适合独立开发者和中小型研究团队使用,可显著提高数据标注效率,为LLM训练数据准备提供有力支持。
self-paced-ensemble - 自适应集成学习框架解决高度不平衡数据分类
GithubPython库Self-paced Ensemble不平衡数据分类开源项目机器学习集成学习
Self-paced Ensemble (SPE)是一个处理大规模高度不平衡数据分类的集成学习框架。SPE采用严格平衡的欠采样策略,无需计算样本间距离,适用于各类数据集。该框架计算高效,性能优异,可与多种学习模型兼容。作为通用框架,SPE能提升现有方法在不平衡数据上的表现,特别适合处理噪声大、极度不平衡的大规模数据集。
pyhanlp - HanLP1.x的Python接口,功能全面的中文NLP工具包
GithubHanLPpyhanlp依存句法分析分词开源项目自然语言处理
pyhanlp是HanLP1.x的Python接口,支持中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等多种NLP任务。项目提供自动下载升级功能,算法经工业界和学术界验证。配套《自然语言处理入门》书籍,支持命令行和API调用,适合NLP研究和工程应用。
wenet - 轻量精准的全栈语音识别解决方案
GithubWeNet安装指南开源工具包开源项目文档语音识别
WeNet项目提供生产就绪的全栈语音识别方案,强调精准与轻量化。项目在多个公共语音数据集上实现了最先进效果。WeNet易于安装和使用,支持Python编程和命令行操作,并兼容多种硬件,包括Ascend NPU。通过借鉴ESPnet和Kaldi等项目,WeNet提供高效的模型训练和部署方式。用户可在GitHub或微信讨论群中参与交流,获取技术支持和项目信息更新。
wefe - 词嵌入公平性评估框架
GithubWEFE偏见评估公平性开源库开源项目词嵌入
WEFE是一个词嵌入公平性评估框架,用于测量和缓解词嵌入模型中的偏见。它统一了现有的公平性指标,提供标准接口来封装指标、测试集和计算模型公平性。WEFE还将偏见缓解过程标准化为计算和执行两个阶段。框架支持多种安装方式,提供详细文档。WEFE致力于推动词嵌入技术的公平性发展。
nlp - NLP基础知识与应用案例介绍
GithubNLPfasttext开源书籍开源项目机器学习自然语言处理
介绍自然语言处理(NLP)的基础知识和实际应用,包括常用数据集、机器学习模型评价方法、词袋模型、TFIDF、Word2Vec、Doc2Vec等技术,以及多层感知机、fasttext和LDA在文档分类和主题建模中的应用。还展示了对美食评语的情感分析,说明了NLP在文本理解与安全领域的重要性。此外,还介绍了一本开源NLP入门书籍的写作和更新过程,适合想深入了解NLP技术的读者。
snorkel - 通过编程自动化构建和管理训练数据的新方法
AI应用GithubSnorkelSnorkel Flow开源项目弱监督建模机器学习
Snorkel项目由斯坦福大学发起,致力于通过编程自动化标注、构建和管理训练数据,重塑机器学习项目的成功要素。该项目不仅实现了其研究目标,还与Google、Intel等领先机构合作,支持生产部署,并发表了大量相关论文。Snorkel现已发展为Snorkel Flow,一个简化AI应用开发的端到端平台。
wink-nlp-utils - 轻量级自然语言处理工具集 简化文本预处理和分析
GithubNLP停用词分词句子边界检测开源项目文本处理
wink-nlp-utils是一个轻量级自然语言处理工具集,提供36多个实用函数。支持姓名提取、语料库生成、句子分割、分词和停用词移除等功能。适用于语义搜索和文本分类等任务的预处理,为开发人员提供简洁API。该项目是wink开源家族的一员,专注于文本预处理和分析,在npm上可用,具有完整的文档和测试覆盖率。支持Node.js环境。
EfficientWord-Net - 开源的少样本自定义唤醒词检测引擎
EfficientWord-NetGithubPython少样本学习开源项目热词检测语音助手
EfficientWord-Net是一个开源的热词检测引擎,基于少样本学习技术,支持开发者添加自定义唤醒词。该项目采用Google的TFLite实现实时推理,架构灵感源自FaceNet的孪生网络。EfficientWord-Net使用Python开发,兼容3.6至3.9版本,提供自定义唤醒词生成和多唤醒词同时检测等功能,适用于家庭助手等应用场景。
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