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amrlib

将AMR解析、生成和可视化简化的Python库

AMR自然语言处理图解析语句生成Python库Github开源项目

amrlib是一个简化抽象语义表示（AMR）处理的Python库。它提供句子到图解析、图到句子生成和AMR图形可视化功能。该库集成了高性能神经网络模型，支持SpaCy扩展，并包含评估指标API。amrlib还配备GUI界面，便于AMR转换和查看。作为处理AMR任务的工具，它适合自然语言处理领域的研究和开发。该库的解析模型在LDC2020T02数据集上达到了83.7的SMATCH分数，生成模型实现了54的BLEU分数，突显了其出色的性能优势。

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arc-dsl - 针对抽象推理语料库的领域特定语言
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arc-dsl是为抽象推理语料库(ARC)设计的领域特定语言，提供了表达能力强大且通用的原语集。该项目包含DSL定义、示例程序和详细文档，展示了如何处理复杂的视觉推理问题。arc-dsl为开发者和研究人员提供了探索和解决抽象推理挑战的工具，支持编写针对ARC任务的通用求解程序。
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该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源，包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术，并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息，有助于推进相关项目的开发与应用。
graphbrain - AI领域的开源工具，用于自动语义提取与文本理解
GithubGraphbrainPython人工智能开放源代码开源项目语义超图
Graphbrain是一个AI开源软件库和科研工具，旨在实现自动语义提取和文本理解，探索和推理知识。此项目由欧盟研究委员会资助，作为socsemics项目的一部分，关注在线公共空间的碎片化。Graphbrain利用语义超图概念，结合符号AI与统计/连接主义机器学习方法，旨在提升研究的可理解性和可重复性，尤其适用于计算社会科学、认知科学和人文学科的研究。
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GithubSceneGraphParserspaCy依赖解析图像表示开源项目自然语言处理
SceneGraphParser基于依存解析，通过纯Python实现，将自然语言句子解析为场景图。图中的节点为名词（包含修饰词如限定词或形容词），边为名词之间的关系。与斯坦福场景图解析器不同，SceneGraphParser具有易用的用户界面和易配置的设计。目前仅支持spaCy作为后台。工具提供了简单的`parse`函数调用和表格式结果展示，便于集成到任何基于Python的项目中。项目正在开发中，所有API可能会有变动，欢迎提交问题或提供帮助。
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GithubLarge Language ModelsNLPOpenAIspaCyspacy-llm开源项目
该模块将大型语言模型（LLMs）集成到spaCy中，实现了快速原型设计和提示生成，无需训练数据即可输出可靠的NLP结果。支持OpenAI、Cohere、Anthropic、Google PaLM、Microsoft Azure AI等API，并兼容Hugging Face上的开源LLMs，如Falcon、Dolly、Llama 2等。还支持LangChain，提供命名实体识别、文本分类、情感分析等多种现成任务。用户可通过spaCy的注册表轻松实现自定义功能。该模块结合LLM的强大功能与spaCy的成熟基础，提供灵活高效的NLP解决方案。
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