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。

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介绍相关项目

bge-base-zh-v1.5 - 文本低维向量映射提升中文检索与分类效率

FlagEmbeddingGithubHuggingface句子相似性向量检索对比学习嵌入模型开源项目模型

FlagEmbedding是一个开源项目，可将文本转换为低维密集向量，用于多种任务，如检索、分类和语义搜索。bge-base-zh-v1.5版本优化了相似度分布，没有指令也能提升检索能力。支持中文和英文的处理，并与大型语言模型(LLM)无缝集成，bge-reranker交叉编码器模型为文档重新排名提供高精度结果。此外，最新的LLM-Embedder满足多样化检索增强需求，使用户在大数据环境中更高效地完成检索和分类。

wet-boew - 开源框架助力打造无障碍多语言响应式网站

GithubWeb Experience Toolkit可访问性多语言支持开源项目网站开发框架

Web Experience Toolkit (WET)是一个前端开源框架,专注于构建无障碍、易用、跨平台、移动友好和多语言网站。该框架提供灵活主题和可重用组件,支持34种语言,符合WCAG 2.0 AA级标准。作为加拿大政府主导的开源项目,WET致力于降低开发成本,提高网站质量,推动行业协作。

Chinese-Word-Vectors - 多样化中文词向量预训练模型集合

Chinese Word VectorsGithub中文开源项目词向量语义关系语料库

该项目集成了多种中文词向量模型，涵盖稠密和稀疏表示方法，以及词、n-gram、字符等上下文特征。同时提供中文类比推理数据集CA8和评估工具包，便于模型质量评估。这些预训练资源可应用于多种自然语言处理任务，为相关研究和开发工作提供了有力支持。

T-Eval - 分步骤评估大语言模型工具使用能力的基准测试框架

GithubT-Eval基准测试大语言模型工具使用能力开源项目评估

T-Eval是一个评估大语言模型工具使用能力的基准测试框架。它将评估过程分解为指令遵循、规划、推理、检索、理解和审查等多个子过程，实现了细粒度分析。该项目提供英文和中文评测数据集、测试脚本和排行榜。T-Eval为研究人员和开发者提供了一个深入分析语言模型工具使用能力的新方法。

uniem - 中文通用文本嵌入模型，支持多种微调与评测方案

GithubHuggingFaceM3EMTEB-zhuniem中文嵌入模型开源项目

项目旨在创建中文通用文本嵌入模型，提供训练、微调和评测代码，并在 HuggingFace 开源。更新亮点包括：FineTuner 支持多模型微调、推出中文版 MTEB 以及 M3E 系列模型在分类与检索任务中的表现。M3E 模型完全兼容 sentence-transformers，使用简易代码即可微调。项目推出 MTEB-zh 进行标准化评测，覆盖多个数据集和模型，结果已发布。

vectorflow - 高效、容错的开源码向量嵌入处理流程

API端点GithubVectorFlow向量嵌入开源开源项目高吞吐量

VectorFlow 提供高效、可靠的 API 端点，能够快速处理和存储大量原始数据的向量嵌入。支持多种文本格式（如 TXT、PDF、HTML、DOCX），推荐在生产环境中使用 Kubernetes 部署。用户可以通过 Python 客户端或 Docker-Compose 快速本地运行。项目当前为 MVP 版本，具备重试功能、集成 AWS S3 和自定义块校验 Webhook 等特性。访问官方文档或加入社区以了解更多信息及使用案例。

pykeen - 知识图谱嵌入和评估的Python开源库

GithubPyKEENPython安装嵌入模型开源项目知识图谱

PyKEEN是一个专为知识图谱嵌入设计的Python开源库，支持多模态信息的训练与评估。通过pipeline函数提供高层次的可扩展功能，可以轻松训练和评估模型。内置37个数据集和多个模型，支持自定义数据集和模型扩展。集成了Optuna和PyTorch Lightning，适用于多种训练循环和评估方法。访问https://pykeen.readthedocs.io了解更多信息。

pretraining-with-human-feedback - 基于人类偏好预训练的语言模型代码库

GithubHugging Facetoxicity人类偏好多任务开源项目预训练

该项目为根据人类偏好预训练语言模型提供了一套基于Hugging Face Transformers和wandb的工具。项目实现了五种预训练目标，通过对训练数据注释并使用这些目标函数提升模型性能，包括毒性检测和隐私信息识别等任务。项目还提供详细的配置文件和评估方式指导。

SWE-bench - 基于GitHub问题的语言模型评估

DockerGitHubGithubICLR 2024Princeton NLPSWE-bench开源项目

SWE-bench是一个基准测试平台，用于评估语言模型在解决GitHub问题中的表现。提供代码库和问题描述，模型生成修复补丁。项目支持Docker容器实现高效可重复测试。最新更新包括SWE-agent的引入，提升评估基准表现。支持x86_64和实验性arm64架构，提供多样数据集和模型下载选项。欢迎NLP、机器学习和软件工程领域的贡献和反馈。

wikipedia2vec - 高效获取维基百科词语和实体嵌入的开源工具

GithubPyPIWikipedia2Vec实体嵌入开源项目自然语言处理词嵌入

Wikipedia2Vec是一款由Studio Ousia开发和维护的工具，用于从维基百科中获取词语和实体的嵌入表示。通过简单命令和现成的维基百科数据，能够同步学习词语和实体嵌入，并将相似词语和实体映射到连续的向量空间中。该工具实现了传统的skip-gram模型，并扩展了实体嵌入功能，支持多语言的预训练嵌入下载，可应用于实体链接、命名实体识别、问题回答和文本分类等多种任务。详细信息及使用文档可在官方网站获取。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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