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insuranceqa-corpus-zh

开源中文保险问答语料库 支持机器学习和NLP研究

insuranceqa-corpus-zh是一个开源的中文保险行业问答语料库,包含真实用户问题和专业回答。作为保险领域首个开放QA语料库,它提供问答语料和问答对语料两种格式,支持答案选择、阅读理解等多种机器学习任务。数据集划分为训练集、测试集和验证集,并附有详细使用说明和格式介绍,方便研究人员快速应用。该项目适合进行保险领域自然语言处理和问答系统相关研究。

OCR_DataSet - 综合OCR数据集资源库及工具集
Github图像标注开源项目数据集文字识别深度学习计算机视觉
OCR_DataSet项目整合了13个知名的多语言OCR数据集,涵盖ICDAR2015、MLT2019和COCO-Text_v2等。项目特色包括数据格式统一化、便捷的百度网盘下载、详尽的数据集信息表和简化的读取脚本。此外,项目还提供了数据生成工具链接,为OCR领域的研究和开发工作提供了全面的资源支持。
Llama3-OpenBioLLM-8B - 医疗领域的开源语言模型,助力创新与研究
GithubHuggingfaceOpenBioLLM-8B临床问答开源项目模型生物医学自然语言处理训练技术
OpenBioLLM-8B是一个由Saama AI Labs开发的开源生物医学语言模型。该模型通过先进技术和8亿参数的设计,实现了在生物医学任务中的高效表现,超过了同类模型的基准测试。其专注于满足医学和生命科学领域的语言需求,基于大量高质量的生物医学数据进行训练,能够高效生成和理解专业文本,为医疗创新提供支持。
ContextQA - 低代码自动化测试平台 加速软件开发与质量保障
AI工具DevOps测试管理自动化测试质量保证软件测试
ContextQA提供低代码/无代码自动化测试解决方案,支持UI、API、移动应用等多种测试类型。平台集成AI技术优化测试流程,帮助企业缩短测试时间、降低成本并保证产品质量。适用于各种规模企业,尤其适合电子商务、金融科技和医疗保健行业。
Open-Assistant - 基于聊天的大语言模型的项目
AI聊天GithubOpenAssistant大语言模型开源项目数据收集热门
Open Assistant项目旨在为所有人提供高质量的对话式大语言模型,类似于稳定扩散技术在艺术和图像方面的革命性影响,该项目希望通过改进语言本身来促进创新。完整的oasst2数据集已发布,详情请查看最新博客文章和HuggingFace平台。
llm-hub - 全面了解先进语言模型在各领域的应用
GPT-3GithubLarge Language ModelsOpenAInatural language processing开源项目
这个存储库展示了GPT-3等先进语言模型在文本生成、搜索和问答领域的应用,提供详尽的教程和资源,帮助开发者构建自己的应用。无论是语言爱好者、机器学习研究者还是AI爱好者,这里是探索自然语言处理的理想平台。
QA-Pilot - 利用LLM模型的GitHub代码库交互式聊天工具
GitHub代码仓库GithubLLM模型QA-Pilotcode graph开源项目聊天功能
此项目是一个互动聊天工具,利用在线和本地LLM模型来快速理解和导航GitHub代码库。支持多种LLM模型如Ollama、OpenAI、Mistralai等,能够存储聊天记录、进行多聊天室会话,并快速定位会话。还集成了CodeGraph以查看Python文件。最新版本增加了对Moonshot和Nvidia API的支持,旨在验证本地解决方案的可行性,不建议用于分析关键数据或敏感代码库。
roberta-base-on-cuad - 智能合同审查模型基于CUAD数据集 提升法律文档分析效率
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目机器学习模型法律合同审查自然语言处理问答系统
roberta-base-on-cuad是一个基于RoBERTa架构的法律文档问答模型,在CUAD数据集上训练。该模型支持数字化和扫描版合同的智能分析,可帮助法律从业者和非专业人士更高效地理解和审查合同。模型在RoBERTa-base基础上将AUPR评分提升至46.6%。项目采用MIT许可证,提供模型调用接口,便于集成到合同审查应用中。
web-crawl-q-and-a-example - 构建基于OpenAI API的网站问答系统
APIEmbeddingsGithubOpenAIWeb Q&A开源项目教程
通过OpenAI API构建网站问答系统,学习爬取网站内容并使用嵌入技术。详细教程请参考OpenAI官方文档。
ChineseNER - 多模型支持的中文命名实体识别开源项目
Github中文NER命名实体识别多任务学习开源项目深度学习模型词汇增强
这是一个开源的中文命名实体识别项目,集成了多种深度学习模型。从BiLSTM-CRF到BERT-BiLSTM-CRF,再到多任务学习模型,涵盖了NER领域的主流算法。项目特色包括词汇增强、数据增强和MRC框架等创新功能。同时提供了完整的训练、评估流程和Docker部署方案,便于研究者和开发者使用。项目集成了从BiLSTM-CRF到BERT系列的多种NER模型,并创新性地引入词汇增强、数据增强和MRC框架等技术。不仅提供了详细的模型训练和评估指南,还支持Docker部署,方便研究人员和工程师快速应用到实际场景中。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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