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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

保险语料库问答数据集机器学习数据格式分词处理Github开源项目

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。

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介绍相关项目
QAnything - 多格式文件支持的本地知识库智能问答系统
BCEmbeddingGithubQAnything大语言模型开源项目文件格式支持知识库问答系统
QAnything是一款支持多种文件格式的本地知识库智能问答系统。该系统可离线安装使用，支持PDF、Word、PPT等多种文件格式，具备数据安全、跨语言问答和海量数据处理能力。通过采用两阶段检索排序技术，QAnything有效解决了大规模数据检索退化问题。系统设计注重易用性，无需复杂配置，可一键安装部署，适合企业级应用场景。
A2O Corpus - 生成式AI驱动的企业智能对话平台
A2OAI工具企业解决方案数据分析生成式AI聊天机器人
A2O Corpus是一款基于生成式AI技术的企业级解决方案。该平台整合了先进的大型语言模型(LLMs)，为企业提供智能对话功能。系统可无缝集成至企业网站和内部门户，支持从PDF、文档、网站、CSV和数据库等多种来源提取信息。通过高效的向量搜索技术，A2O Corpus能够快速定位相关内容并生成准确回复，有效提升客户服务和员工工作效率。
awesome-LLMs-In-China - 中国AI大模型全面收录及发展动态
ChatGLMGithubLLaMA人工智能大模型开源开源项目
这个项目系统收录了中国AI大模型的详细信息，涵盖机构、来源和分类等。通过持续更新，记录各类大模型的发展动态，包括百度文心一言、阿里通义千问等知名通用模型，以及医疗、金融等专业领域模型。项目还提供评测数据集和开源基础模型列表，为研究中国AI发展提供全面参考。
financial-datasets - 开源Python库利用LLM生成金融问答数据集
Financial DatasetsGithubPython库大型语言模型开源项目金融数据集生成问答数据集
Financial Datasets是一个开源Python库，利用大型语言模型从金融文本生成问答数据集。支持从文本、PDF和10-K报告生成数据，提供灵活API。该库安装简便，可通过pip或Poetry集成。为金融分析和机器学习研究提供了便捷工具，能高效创建训练数据。
Chinese-Tiny-LLM - 中文大语言模型训练流程与高质量语料库开源项目
Chinese-Tiny-LLMGithub中文语料库开源项目自然语言处理语言模型预训练
Chinese-Tiny-LLM项目提供完整的中文网络语料清洗流程和预训练代码，包含MAP-CC（8000亿中文token预训练数据集）、CHC-Bench（中文难例指令理解基准测试）和CT-LLM（2B参数中文中心语言模型）。该项目突破了传统依赖英语语料库的LLM训练方法，为构建更具包容性和适应性的语言模型奠定基础。
bible-corpus - 多语言平行圣经语料库 助力自然语言处理研究
GithubXML文件处理圣经翻译多语言平行语料库开源项目自然语言处理语料库编码标准
bible-corpus是一个多语言平行语料库项目，基于圣经翻译创建。该语料库包含近100种语言的对齐文本，可用于多种自然语言处理任务。通过书卷、章节和经文索引，实现了句子级别的对齐，并采用XML格式编码。项目提供tokenized版本和Python代码片段，方便研究人员和开发者使用这一丰富的语言资源。
MedQA-ChatGLM - 医疗问答模型的微调与应用
ChatGLMGithubLLaMA医疗大语言模型医疗对话开源项目微调
MedQA-ChatGLM是基于ChatGLM-6B的医疗问答模型，采用LoRA、P-Tuning V2和Freeze等方法进行微调。项目支持单卡和多卡分布式训练，并提供多种推理方式。模型使用cMedQA2等医疗数据集训练，旨在提升医疗领域问答能力。项目还整理了多个医疗大语言模型资源，为相关研究提供参考。
llm_benchmarks - 大语言模型评估基准集合
GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言理解
llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。
ALCE - 增强大语言模型生成引用文本的基准工具
ALCEGithub大语言模型开源项目文本生成自动引用评估基准
ALCE是一个用于评估大语言模型生成引用文本能力的基准工具。它包含ASQA、QAMPARI和ELI5三个数据集，用于自动评估模型生成文本的流畅度、正确性和引用质量。ALCE提供了基线模型复现代码和评估方法，为研究人员提供了改进大语言模型文本生成和引用能力的综合解决方案。
QuantResearch - 定量分析、策略和回测
GithubQuantResearch开源项目投资组合优化时间序列预测机器学习深度强化学习
该项目提供丰富的量化研究资源，涵盖策略回测、机器学习和深度强化学习应用，以及实盘交易演示。资源内容包括投资组合优化、风险值评估、线性回归（经典、贝叶斯、MCMC、卡尔曼滤波、Tensorflow）、均值回归、协整对冲交易、隐马尔科夫链、RNN股票预测、主成分分析、ARIMA和GARCH模型、Fama-French三因子模型等。此外，项目还提供在线资源和教程，帮助用户深入理解和应用量化研究技术。
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