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ua-gec

乌克兰语语法纠错与流畅性语料库

UA-GEC是一个经专业注释的乌克兰语语法错误纠正和流畅性编辑语料库。该语料库提供GEC+Fluency和GEC-only两个版本,适用于不同研究场景。语料库包含33,735个句子,涵盖从日常聊天到正式写作的多个领域。专业校对人员对语料进行了全面注释,包括流畅性、语法、标点和拼写等方面的错误。UA-GEC可用于乌克兰语GEC系统的开发和评估,同时也支持多语言和低资源NLP、形态丰富语言、文档级GEC以及流畅性纠正等研究领域。

speech-recognition-uk - 乌克兰语自动语音识别和语音合成
GithubUkrainian开源项目自动化语音转文本自然语言处理语音合成语音识别
本项目集成了乌克兰语的自动语音识别和语音合成的最新进展与数据集。详细涵盖了多种语音模型如wav2vec2和Citrinet,同时提供模型评估和测试结果。加入我们的Discord或Telegram社区,共同推动乌克兰语语音技术的前沿发展。
ukr-roberta-base - 乌克兰文HuggingFace模型的语料库预训练
GithubHuggingFaceHuggingfaceUkrainian Wikipediaukr-roberta-base开源项目模型训练数据语言模型
该项目使用乌克兰语言的多种语料库,并结合HuggingFace的Roberta分词器进行了处理。所使用的语料包括乌克兰维基百科、OSCAR数据集及社交网络样本。通过V100硬件加速的方法,预训练出与roberta-base-cased架构类似的模型,拥有12层、768个隐藏单元和125M参数。有关详细的训练配置和技术细节,请参阅原始项目。
w2v-xls-r-uk - 基于XLS-R的乌克兰语语音识别模型展现卓越性能
Common VoiceGithubHuggingfaceUkrainianWav2Vec2开源项目模型自然语言处理语音识别
w2v-xls-r-uk是一款优化的乌克兰语语音识别模型,基于wav2vec2-xls-r-300m架构。经Common Voice 10.0数据集训练,结合语言模型后词错误率仅为4.63%。模型支持标点符号识别,并有活跃的社区支持。为获取最佳性能,建议使用其最新版本。该模型可广泛应用于语音转文本、实时字幕生成等场景,为乌克兰语自然语言处理任务提供强大支持。
ukrainian-tts - 多声音乌克兰语文本转语音开源项目
ESPNETGithubUkrainian TTS多声音开源项目自动重音语音合成
Ukrainian TTS是一个开源的乌克兰语文本转语音项目,基于ESPNET框架开发。该项目支持离线多声音合成、自动重音标注和语速调节,可在Windows、Mac和Linux等多平台运行。项目提供在线演示、Telegram机器人和Colab notebook,便于快速体验。此外,它还支持移动设备推理,为开发者提供多样化的应用场景。
GrammarGPT - 开源大模型探索中文语法纠错的新领域
GithubGrammarGPT中文语法纠错开源大语言模型开源项目数据集构建监督微调
GrammarGPT是一个基于开源大语言模型的中文语法纠错系统。该项目采用混合数据集进行监督微调,结合了ChatGPT生成的数据和人工标注的数据。它提出了一种启发式方法引导ChatGPT生成非语法性句子,并运用错误不变增强技术提升模型纠正中文母语者语法错误的能力。这一创新为开源大模型在中文语法纠错领域的应用开辟了新的可能。
UD_English-EWT - UD英语网络树库 依存句法标注语料库
GithubUniversal Dependencies依存句法开源项目标注英语语料库
UD英语网络树库包含254,820个单词和16,622个句子,涵盖博客、新闻组、电子邮件等多种网络文本。语料采用CoNLL-U格式,依存关系经人工校正,部分双重标注。该语料库遵循通用依存关系规范,为自然语言处理研究提供了高质量的英语语言资源。
UHGEval - 中文大语言模型无约束生成幻觉评估基准
Eval SuiteGithubUHGEval中文评估基准大语言模型幻觉评估开源项目
UHGEval是一个评估中文大语言模型在无约束生成任务中幻觉现象的基准。该项目基于文本生成和幻觉收集,融合自动标注与人工审核。UHGEval提供判别式、生成式和选择式等多种评估方法。项目还包含Eval Suite评估框架,支持多个幻觉评估基准,可全面评估单个大语言模型的表现。
opus-mt-uk-en - 乌克兰语至英语的开源神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUStransformer-align乌克兰语开源项目机器翻译模型英语
opus-mt-uk-en是一个开源的乌克兰语到英语神经机器翻译模型,基于transformer-align架构开发。该模型使用OPUS数据集训练,经过normalization和SentencePiece预处理。在Tatoeba测试集上,模型达到了64.1的BLEU分数和0.757的chr-F分数,显示出良好的翻译效果。研究者可以下载预训练权重和测试集结果进行进一步评估和应用。
opus-mt-en-uk - 高效英乌翻译模型优化方案
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-uk开源项目模型翻译英文到乌克兰文
opus-mt-en-uk项目是一个专注于英乌机器翻译的开源模型,使用基于opus数据集的transformer-align技术,提供高效的语言翻译。模型经过规范化和SentencePiece预处理,在Tatoeba测试集中表现优异,BLEU得分为50.2,chr-F为0.674。项目提供原始模型权重和测试集结果供用户下载,以便进行实际应用和评估。
grammar_error_correcter_v1 - Gramformer库中的语法错误纠正模型
GithubGramformerHuggingface开源项目模型模型库自然语言处理语法校正
grammar_error_correcter_v1是Gramformer库中的一个语法错误纠正模型。作为开源项目的一部分,该模型旨在识别和修正文本中的语法错误,提高文本的语法准确性。这个工具可能对需要改进英语写作的用户有所帮助。
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