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wefe

词嵌入公平性评估框架

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。

distilroberta-bias - 基于DistilROBERTA架构实现的文本偏见智能识别
DistilROBERTAGithubHuggingface偏见检测开源项目文本分类模型维基百科自然语言处理
模型采用distilroberta-base作为基础架构,通过wikirev-bias数据集进行微调。它能够准确区分文本是否包含偏见,将其分类为中性或偏见性内容。该模型在内容审核和文本分析领域具有广泛应用前景。
weaviate - 高性能、扩展性强、多模块支持的开源向量数据库
GithubWeaviate向量数据库开源开源项目快速搜索机器学习
Weaviate 是一个云原生的开源向量数据库,采用先进的机器学习模型将文本、图片等数据转化为可搜索的向量。它不仅速度快,还具备高度灵活性,支持在导入数据时进行向量化或上传现成的向量。此外,Weaviate 可通过多种模块与 OpenAI、Cohere、HuggingFace 等热门服务和模型库集成。其设计从快速原型开发到大规模生产部署均能应对,并具备推荐、摘要和神经搜索等功能。
GermanWordEmbeddings - 开源德语词向量训练与评估工具包
Github开源项目德语模型训练评估词嵌入语料库
GermanWordEmbeddings是一个开源的德语词向量模型训练与评估工具包。该工具包基于gensim的word2vec实现,提供了从语料库获取、预处理到模型训练和评估的完整流程。工具包支持语法和语义特征评估,可用于德语自然语言处理研究。项目还提供了一个基于德语维基百科和新闻文章训练的预训练模型。
deepeval - 简化LLM输出评估的开源框架
AI测试DeepEvalGithubLLM评估开源框架开源项目指标评估
DeepEval是一款开源的大型语言模型(LLM)输出评估框架。它提供G-Eval、幻觉检测和答案相关性等多种评估指标,支持本地运行。该框架适用于RAG和微调应用,可与LangChain和LlamaIndex等工具集成。DeepEval具备批量评估、自定义指标创建功能,易于集成到CI/CD环境。此外,它还支持对主流LLM基准进行简易评估,并可与Confident AI平台对接,实现持续评估和结果分析。
Embedefy - 高效嵌入向量生成平台助力多元AI应用增强
AI工具AI应用Embedefy向量空间嵌入数据表示
Embedefy是一个专业的嵌入向量生成平台,旨在简化AI应用的增强过程。该平台采用开源模型,支持用户灵活切换至自有基础设施。Embedefy广泛适用于检索增强生成(RAG)、模型微调、语义搜索、聚类、推荐、异常检测和分类等领域。通过提供API和PostgreSQL扩展,Embedefy使嵌入向量功能能够无缝集成到应用程序和数据库中,为AI开发提供强大支持。Embedefy提供高性价比的嵌入向量生成服务,特别适合处理大规模数据集,为各类AI项目提供高效、经济的解决方案。
WeTextProcessing - 中英文文本标准化和反标准化处理工具包
GithubWeTextProcessing开源项目文本归一化自然语言处理语音识别逆文本归一化
WeTextProcessing是一个开源的文本处理工具包,主要用于中英文文本的标准化和反标准化。它提供API接口,允许自定义规则,并支持C++运行时部署。该工具适用于语音识别后处理、自然语言处理等需要处理大量文本数据的场景。WeTextProcessing具有高性能和灵活配置的特点,可满足各种文本处理需求。
e5-small-v2 - 轻量级多语言嵌入模型用于语义搜索和自然语言处理
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers开源项目文本相似度模型模型评估自然语言处理
e5-small-v2是一款轻量级多语言嵌入模型,适用于语义搜索和自然语言处理任务。该模型在MTEB基准测试中表现优异,涵盖文本分类、检索、聚类和语义相似度等多个领域。尽管体积小巧,e5-small-v2仍能有效处理多种语言,为开发者提供了一个高效且多用途的嵌入解决方案。
m3e-base - 中英双语文本嵌入模型,支持多种自然语言处理任务
GithubHuggingfaceM3Esentence-transformers开源项目微调文本嵌入文本相似度模型
M3E是一个开源的文本嵌入模型,在2200万+中文句对数据集上训练。该模型支持中英双语的文本相似度计算和检索,适用于文本分类、检索等多种自然语言处理任务。M3E在MTEB-zh基准测试中表现优异,多项指标超越了OpenAI的同类模型。它易于使用和微调,完全兼容sentence-transformers生态系统。
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。
regardv3 - BERT模型用于分析语言中人口群体偏见
BERTGithubHuggingface偏见识别开源项目情感分析模型自然语言处理语言分类
该BERT分类器模型专门分析语言中的社会偏见。通过1.7K个偏见语言样本训练,它能测量特定人口群体的语言极性和社会认知。不同于一般情感分析,此模型聚焦识别文本中的人口统计学偏见,为控制性语言生成研究提供关键工具。
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