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德语命名实体识别模型 集成Flair嵌入和LSTM-CRF技术

这是一个德语命名实体识别(NER)模型,基于Flair框架开发。模型可识别文本中的人名、地名、组织名和其他专有名词,在CoNLL-03德语修订版数据集上F1分数达87.94%。采用Flair嵌入和LSTM-CRF技术,提供高精度的德语NER功能。该模型易于使用,只需几行Python代码即可集成到NLP项目中。

rellm - 使用正则表达式提高语言模型输出的准确性
GPT2GithubReLLM开源项目正则表达式结构化数据语言模型
ReLLM项目利用正则表达式控制语言模型的输出,可生成特定的语法或语义结构,如日期、数字或完整模板。ReLLM在生成前过滤不匹配的词元,提升生成质量。即使是小型模型,也能在ReLLM的帮助下提高输出质量。该项目适用于需要解析JSON、XML等上下文无关文法的场景。
HugNLP - 基于Hugging Face的全面NLP开发应用框架
GithubHugNLPNLP应用开发开源项目指令微调预训练语言模型
HugNLP是基于Hugging Face的NLP开发应用库,为研究人员提供便利高效的开发环境。它集成了丰富的模型、处理器和应用模块,支持知识增强预训练、提示微调、指令调优等技术。该框架还包含参数高效学习、不确定性估计等工具,可用于构建多种NLP应用。HugNLP获得CIKM 2023最佳演示论文奖。
UER-py - 自然语言处理的开源预训练工具包
BERTGithubNLP任务UER-py开源项目模型微调预训练模型
UER-py是一个为自然语言处理任务设计的预训练和微调工具包,支持多种预训练模型以优化下游任务表现。项目强调模块化设计,并提供可扩展接口,支持单GPU及多GPU配置。
EasyNLP - 综合性易用的NLP工具包,支持大规模预训练模型
EasyNLPGithubNLP工具包分布式训练多模态预训练模型开源项目知识蒸馏
EasyNLP是一个由阿里巴巴发布的自然语言处理工具包,基于PyTorch架构,支持分布式训练和多种NLP算法。它结合知识蒸馏和少样本学习技术,支持大规模预训练模型的部署,并支持CLIP和DALLE等多模态预训练模型,与阿里云PAI平台无缝集成,提供统一的模型训练和部署框架,广泛应用于多个业务场景。
ERNIE-SDK - 文心大模型智能体框架与集成工具
ERNIE Bot AgentERNIE SDKGithub开源项目文心大模型智能体开发飞桨
ERNIE SDK 包括 ERNIE Bot Agent 与 ERNIE Bot 两个主要组件,基于百度飞桨文心大模型,提供智能体开发框架。其功能涵盖多工具编排、知识库、预置工具及插件支持,实现零代码的智能体应用开发。简便的代码接口使开发者能轻松调用文本创作、对话生成和语义向量等功能,加速开发过程,降低AI应用的开发门槛。
Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具
GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络
为中文用户提供高效的文本分类解决方案,支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型,涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程,通过下载与调用数据,实现多标签分类和文本相似度计算,简化复杂的自然语言处理任务。
Rasa_NLU_Chi - 基于Rasa NLU的中文自然语言理解框架
GithubJieba分词MITIERasa NLU中文自然语言处理开源项目机器学习
Rasa_NLU_Chi是基于Rasa NLU的中文自然语言理解框架。该项目提供意图分类和实体识别功能,集成MITIE和Jieba进行中文处理。框架包含预训练中文词向量模型,支持自定义NLU系统的配置和训练。通过REST API服务,Rasa_NLU_Chi可轻松集成到各类应用中,为开发者提供构建中文对话系统的基础工具。
pytorch-seq2seq - 使用PyTorch实现序列到序列模型的教程
GithubPyTorchseq2seq开源项目机器翻译神经网络翻译
该项目提供一系列使用PyTorch实现seq2seq模型的教程,特别是对德语到英语的翻译。教程涵盖了seq2seq网络的基础、编码器-解码器模型、注意机制以及使用spaCy进行数据分词,并提供了详细的代码和示例,帮助学习者深入理解和应用相关技术。
spark-nlp - 高效自然语言处理与大规模语言模型开源库
Apache SparkGithubSpark NLP开源项目机器学习自然语言处理预训练模型
Spark NLP 是一个基于 Apache Spark 的开源库,提供高效且准确的自然语言处理注释,支持机器学习管道的分布式扩展。该库包含超过 36000 个预训练管道和模型,支持 200 多种语言,涵盖分词、词性标注、嵌入、命名实体识别、文本分类、情感分析、机器翻译等任务。兼容 BERT、RoBERTa 等主流变压器模型,支持 Python、R、Java、Scala 和 Kotlin。
CalmeRys-78B-Orpo-v0.1 - 高级文本生成模型,适用于多任务应用
CalmeRys-78B-OrpoGithubHuggingfaceOpen LLM Leaderboard开源项目文本生成机器学习模型精度
CalmeRys-78B-Orpo-v0.1是一款微调自MaziyarPanahi/calme-2.4-rys-78b的模型,利用mlabonne/orpo-dpo-mix-40k数据集,支持角色扮演、推理等多种文本生成场景,具备较高准确率和长文本连贯性。
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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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