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

evals - 开源框架助力大型语言模型性能评估

API密钥Git-LFSGithubLLM评估OpenAI Evals开源项目评估框架

evals是一个开源框架，用于评估大型语言模型(LLM)及其衍生系统。该框架提供评估注册表，支持测试OpenAI模型的多个维度，同时允许用户创建自定义评估。开发者可利用私有数据构建评估，无需公开敏感信息。evals能够帮助开发者深入分析不同模型版本对特定应用场景的影响，对LLM开发过程具有重要价值。

chinese-bert-wwm - 基于全词掩码技术的中文自然语言处理模型

BERTGithubHuggingface中文自然语言处理全词掩码开源项目机器学习模型预训练模型

chinese-bert-wwm 是一个采用全词掩码技术的中文 BERT 预训练模型。该模型由哈工大讯飞联合实验室（HFL）开发，基于 Google BERT 架构，通过全词掩码方式优化中文语言理解能力。模型支持文本分类、命名实体识别等自然语言处理任务，是 MacBERT、ELECTRA 等中文预训练模型系列的重要组成部分。

fasttext-zh-vectors - fastText库：支持中文文本分类与词向量学习

GithubHuggingfacefastText开源项目文本分类模型训练数据词向量语言识别

fastText是开源且易于使用的库，可在标准硬件上快速进行文本表示学习和分类。此库支持157种语言，并包含预训练模型，适用于文本分类与语言识别，且能在多核CPU上快速训练、并适合移动设备应用。

TaskWeaver - 高效规划和执行数据分析的代码优先框架

GithubTaskWeaver代码执行开源项目插件数据分析机器学习

TaskWeaver是一个创新的代码优先代理框架，能够通过代码片段解释用户请求，并高效协调多种插件来执行数据分析任务。它的独特功能包括保留聊天和代码执行历史，适合处理高维表格等复杂数据结构。支持本地小型语言模型、多种LLM配置、容器模式和CLI模式，提供安全和用户友好的体验。

evalverse - 开源大语言模型评估工具集

AI研究EvalverseGithubLLM评估开源项目评估报告

Evalverse是一个开源的大语言模型评估工具集，提供统一、标准化的评估解决方案。支持多种评估方法，可无代码进行评估并生成报告。通过子模块扩展评估能力，集成lm-evaluation-harness和FastChat等框架。生成的详细报告包含分数、排名和可视化，便于比较不同模型性能。适用于AI研究人员及LLM领域新手。

nomic-embed-text-v1.5 - 先进的文本嵌入模型用于语义分析和相似度计算

GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers开源项目文本相似度模型特征提取自然语言处理

nomic-embed-text-v1.5是一款文本嵌入模型，专注于文本向量化和语义相似度计算。该模型在文本分类、检索、聚类和语义相似度评估等多项自然语言处理任务中表现优异。虽主要针对英语文本，但也支持多语言处理。在MTEB基准测试中的出色表现凸显了其在实际应用中的广泛潜力。

ferret - Transformer模型可解释性技术的集成框架

GithubTransformersferret可解释性开源项目特征归因评估指标

ferret是一个Python库，集成了Transformer模型的可解释性技术。它提供四种基于Token级特征归因的解释方法和六种评估协议，与transformers库无缝对接。通过简洁的API、可视化工具和数据集评估功能，ferret帮助用户深入理解和评估文本模型的决策过程。

acge_text_embedding - 高性能中文文本嵌入模型，提升语义相似度和检索效果

GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers信息检索开源项目文本嵌入模型语义相似度

acge_text_embedding是一个针对中文自然语言处理优化的文本嵌入模型。该模型在MTEB基准测试中表现优异，尤其在语义相似度计算和信息检索任务上成绩突出。它还在文本分类等多个中文NLP任务中展现出优秀性能，为中文自然语言处理应用提供了高效的文本表示能力。

skweak - Python开源工具助力NLP弱监督学习

GithubNLPskweak开源项目弱监督标注函数聚合模型

skweak是一个基于Python的开源工具包，通过弱监督方法解决NLP中标注数据稀缺问题。用户可定义多个标注函数自动标注文档，并聚合结果生成标注语料库。支持序列标注和文本分类，提供简洁API快速实现标注功能。与SpaCy集成，易于融入现有NLP流程。适用于资源匮乏语言、特定任务标签等场景，是NLP项目的有力助手。

embeddings - 高效加载和查询预训练词向量的Python库

FastTextGithubGloVe开源项目机器学习自然语言处理词嵌入

Embeddings是一个面向自然语言处理和机器学习的轻量级Python库，专注于高效处理预训练词向量。该库采用数据库后端技术，实现了快速加载和查询嵌入向量的功能，无需加载大型文件。Embeddings支持GloVe、FastText和字符级嵌入等多种嵌入类型，并提供了组合使用的能力。此外，项目还提供预装常用嵌入向量的Docker镜像，有助于简化部署和使用流程。

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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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