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自然语言处理中的因果推断研究资源汇总

该项目汇集了因果推断在自然语言处理领域的研究论文和代码资源。内容包括文本作为处理、中介、结果和混杂因素的应用,以及因果推断改进NLP任务的方法。此外还涵盖了语言学、营销等社会科学的具体案例。这一资源库为研究人员提供了深入了解因果推断在NLP中应用的机会。

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CS224n-Reading-Notes - 斯坦福CS224n课程学习笔记与NLP资源汇总

CS224nGithub开源项目斯坦福大学深度学习自然语言处理课程笔记

该项目整理了斯坦福大学CS224n自然语言处理课程的学习资料，包括视频、课件和笔记摘要。内容涵盖NLP深度学习核心知识，提供多种学习资源链接。项目还推荐了相关参考书籍和博客，为NLP学习者提供全面的学习指南。

llm-paper-notes - 大语言模型论文笔记集锦追踪AI研究前沿进展

GithubTransformer人工智能大语言模型开源项目自然语言处理论文笔记

该项目汇集了大语言模型领域的关键论文笔记。内容涵盖Transformer架构、注意力机制、预训练方法、缩放法则和检索增强生成等核心主题。通过精炼总结，为研究者和开发者提供LLM领域的核心概念和最新进展概览，便于快速了解AI前沿研究动态。

LLM4Rec-Awesome-Papers - 大语言模型在推荐系统中的最新应用及研究进展综述

GithubLLM人工智能大语言模型开源项目推荐系统论文综述

Awesome-LLM-Inference - 一系列关于涵盖了从基础框架到先进技术的大型语言模型推理的研究论文和配套代码

Awesome-LLM-InferenceGithub开源项目模型推理模型训练算法优化量化压缩

Awesome-LLM-Inference项目提供了一系列关于大型语言模型推理的研究论文和配套代码，涵盖了从基础框架到先进技术的全面资源，旨在帮助研究人员和开发者提高推理效率和性能。提供了全面的信息和技术支持，用于研究和开发高性能的大型语言模型。

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。

awesome-llm-interpretability - 深入理解大语言模型内部机制与可解释性

GithubLLM人工智能可解释性开源项目机器学习神经网络

该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。

KnowledgeEditingPapers - 大语言模型知识编辑研究最新进展汇总

Github人工智能大语言模型开源项目模型更新知识编辑论文综述

KnowledgeEditingPapers汇总大语言模型知识编辑领域的最新研究成果，包括方法、分析和工具。项目涵盖参数保持、参数修改等技术，提供教程、综述和基准数据集，全面展示该领域进展和挑战。持续更新的内容为研究者和开发者提供了丰富的学习资源。

ICL_PaperList - 上下文学习研究论文集，从预训练到应用

Github上下文学习开源项目提示工程语言模型零样本学习预训练

ICL_PaperList是一个收录上下文学习(In-context Learning)研究论文的开源项目。内容涵盖模型预训练、提示调优、分析评估等方面,并对Survey、Model Training、Prompt Tuning等领域进行了分类整理。该项目为研究人员提供了全面的上下文学习文献资源,有助于了解该领域的最新进展和发展方向。

Ad-papers - 探索最新计算广告学术论文与实用技术的开源集合与资源库

Github优化方法因子分解机嵌入模型开源项目计算广告预算控制

Ad-papers汇集了计算广告领域的学术论文、实用技术和业界分享，为广告行业的研究者和实践者提供理论支持和实践案例。涵盖优化方法、话题模型、大数据基础架构等多个子领域。开放性的开源属性强调项目的共享精神，适合广告技术开发者、数据科学家以及学术研究人员。

Medical_NLP - 医疗行业自然语言处理资源汇总，包括评测、数据集和预训练模型

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