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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。

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。
ALCE - 增强大语言模型生成引用文本的基准工具
ALCEGithub大语言模型开源项目文本生成自动引用评估基准
ALCE是一个用于评估大语言模型生成引用文本能力的基准工具。它包含ASQA、QAMPARI和ELI5三个数据集,用于自动评估模型生成文本的流畅度、正确性和引用质量。ALCE提供了基线模型复现代码和评估方法,为研究人员提供了改进大语言模型文本生成和引用能力的综合解决方案。
Eurus - 专注推理能力的开源大语言模型套件
AI模型EurusGithubLLM开源项目机器推理自然语言处理
Eurus是一套专为复杂推理任务优化的开源大语言模型套件。在覆盖5个任务领域的12项测试中,Eurus-70B模型超越了GPT-3.5 Turbo的表现。该模型在LeetCode和TheoremQA等基准测试中取得显著进步,性能大幅领先于其他开源模型。Eurus项目还包括UltraInteract数据集和Eurus-RM-7B奖励模型,为推理任务提供全面解决方案。
LLMDataHub - 大语言模型训练数据集合
GithubLLMDataHub大语言模型开源社区开源项目数据集聊天机器人
LLMDataHub汇聚高品质大语言模型训练数据,为研究人员和从业者提供丰富的数据资源。该平台涵盖多种数据集,适合提升聊天机器人对话质量、应答生成及语言理解。同时,平台更新最新数据集,助您获取行业前沿资源。
rulm - 俄语语言模型:的实现与性能对比
GPT Role-play RealmGithubRuTurboAlpacaRussianSuperGLUESaigarulm开源项目
此项目展示了俄语语言模型的实现与比较,涵盖DataFest的分享、主要演示和Fine-tuning Colab资源链接。同时介绍了基于ChatGPT生成数据的RuTurboAlpaca和Saiga两个主要数据集,以及相关模型及其训练配置的详细内容。提供了数据集生成脚本和提示。此外,还展示了GPT Role-play Realm的数据集和模型评估结果,包括与GPT4和gpt-3.5-turbo的对比分析。
grammar-synthesis-small - 基于T5架构的自动语法纠正工具
GithubHuggingfaceT5-small-lm-adapt开源项目文本校对机器学习模型自然语言处理语法纠正
这是一个基于T5-small-lm-adapt架构的语法纠正模型,通过JFLEG数据集训练,能在保持原文语义的同时自动修正文本中的语法错误。模型适用于处理ASR转写文本、OCR识别内容和AI生成文本的语法优化,可应用于聊天机器人输出改进和文本校对等场景。
sage - 多语言拼写纠正与文本增强工具包
GithubSAGE多语言开源项目拼写纠正文本增强评估
SAGE是一个开源的多语言拼写纠正和文本增强工具包。该项目提供预训练的Transformer模型用于拼写纠正,支持多种语言。SAGE还包含数据增强算法,可模拟真实拼写错误。此外,SAGE提供评估功能,用于衡量拼写纠正工具的性能。这一工具包为处理拼写问题提供了完整解决方案。
AceGPT - 优化阿拉伯语大型语言模型的文化适应性
AceGPTGithub大型语言模型开源项目性能评估文化对齐阿拉伯语言模型
AceGPT是一个针对阿拉伯语优化的开源大型语言模型。该项目不仅关注语言处理,还注重文化适应性和本地价值观融合。通过创新的训练方法,AceGPT在多项阿拉伯语基准测试中展现出优异性能。项目开放了训练代码、模型和评估数据,为阿拉伯语自然语言处理研究提供了宝贵资源。
upgini - 免费且低代码的自动化数据丰富工具
GithubUpgini外部数据开源项目数据增强机器学习特征生成
提供免费且低代码的自动化数据丰富工具,帮助机器学习和AI模型从众多公开、社区和高质量外部数据源中轻松查找并添加相关特征。通过大语言模型(LLM)、GraphNN和循环神经网络(RNN)等技术优化数据源,提高模型精度。Upgini简化了特征搜索与丰富过程,支持多种监督学习任务,包括二分类、多分类、回归和时间序列预测,确保外部数据在机器学习流程中的稳定性。
awesome-hungarian-nlp - 匈牙利NLP资源与工具综合清单
GithubNLP匈牙利语开源项目形态分析词向量语料库
该项目整理了丰富的匈牙利自然语言处理资源,包括开源工具、语言模型和数据集。涵盖分词、形态分析、词性标注等多项NLP任务,并收录预训练词嵌入和Transformer模型。此外还包含语料库、语言学资源等。内容全面,适合研究人员和开发者参考使用。
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