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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。

German-NLP - 德语自然语言处理开源工具及资源汇总
German-NLPGithub工具开源项目文本语料库语言处理资源
本页面收录了德语自然语言处理的各种开源工具和资源,涵盖文本语料库、通用资源、语言处理、语义分析、语音处理和机器翻译等多个类别。这些资源注重易用性和用户友好性,且保持持续更新。社区贡献和建议帮助维护列表的时效性。
unikud - 专注希伯来语的开源自然语言处理项目
DagsHubGithubHuggingface使用信息希伯来语开源项目模型资料库
unikud是一个开源的希伯来语自然语言处理项目,托管于DagsHub平台。该项目提供了希伯来语文本分析和处理的相关功能,可能包括文本理解、生成等方面。对于有兴趣的研究人员和开发者,可以在DagsHub上找到项目的详细使用说明和相关资源。unikud的开发目标可能是推动希伯来语NLP技术的发展,为相关研究和应用提供基础支持。
gse - 多语言高效NLP和文本分词工具
GithubGo语言NLPgse分词算法多语言支持开源项目
Gse是一款支持多种分词模式及多语言(包括英文、中文、日文等)的高效NLP和文本分词工具。它采用双数组Trie和动态规划等算法,并通过ElasticSearch和Bleve集成,提供强大的文本处理能力。项目内还支持TensorFlow的NLP和命名实体识别(NER)功能,支持用户自定义词典和词性标注。作为一个开源项目,Gse在简体中文、传统中文和其他语言的文本处理上有优异表现。
unieval-fact - UniEval:革新自然语言生成的多维度评估方法
GithubHuggingfaceUniEval事实一致性多维度评估开源项目模型自然语言生成预训练评估器
unieval-fact是EMNLP 2022论文提出的预训练评估器,专注于事实一致性检测。该项目旨在统一多维度文本生成评估,弥补自动评估与人工评估的差距。它超越传统相似度指标,为自然语言生成系统提供更全面、细粒度的评估方法,尤其适用于评估先进生成模型的表现。
spelling-correction-german-base - 德语文字错误修正及符号优化工具
GitHubGithubHuggingfacebart-base-spelling-de开源项目德语拼写校正模型模型开发
该开源项目提供了一个德语拼写和标点符号的自动纠正功能,适用于需要高德语书写精度的场合。目前项目仍在开发中,有可能会产生误差,用户可根据需求进行调整。同时,欢迎访问GitHub仓库参与项目开发或开展个性化实验。
USER-bge-m3 - 专为俄语优化的高性能文本嵌入模型
GithubHuggingfaceUSER-bge-m3俄语句向量句子嵌入开源项目模型自然语言处理语义相似度
USER-bge-m3是一个为俄语优化的文本嵌入模型,基于bge-m3架构开发。该模型能将俄语句子和段落转换为1024维向量表示,适用于聚类和语义搜索等任务。通过创新的训练方法,如数据对称性微调和LM-Cocktail模型融合,USER-bge-m3在多个俄语基准测试中表现出色,超越了原始bge-m3模型的性能。
nlp_chinese_corpus - 中文自然语言处理高质量多任务语料库
Github中文自然语言处理开源项目数据集词向量语料预训练
该中文自然语言处理项目提供丰富的高质量语料,包括维基百科条目、新闻、百科问答等,目标是解决中文大规模语料匮乏的问题。项目支持10大任务和9个模型的基准测试,并提供一键运行和详细性能比较,旨在提升中文NLP标准。适用于多种实际应用场景,如词向量训练、关键词生成和标题生成,方便研究人员和从业者获取和利用中文语料。
llm-datasets - LLM微调优质数据集与工具资源库
GithubLLM对话开源项目微调指令跟随数据集
LLM Datasets项目汇集了大语言模型微调所需的优质数据集、实用工具和核心概念。涵盖通用、数学逻辑、编程和对话等多个领域,项目详细阐述了高质量数据集的特征。为研究人员和开发者提供多样化的LLM微调数据资源,旨在促进模型性能提升。
Automated-Fact-Checking-Resources - 自动事实核查资源库 数据集、模型与研究进展
Github多模态开源项目数据集社交媒体自动事实核查虚假信息检测
该项目整理了自动事实核查领域的全面资源,包括最新数据集、模型和研究进展。涵盖从声明检测到结果预测的完整流程,并包含多模态事实核查内容。项目持续更新,为研究人员提供便捷的参考资料库。
polish-nlp-resources - 波兰语自然语言处理资源与预训练模型库
GithubNLPPolish开源项目词嵌入语言模型预训练模型
该项目汇集了多种波兰语自然语言处理资源,包括词嵌入、语言模型和机器翻译模型。提供Word2Vec、FastText、GloVe等词向量,以及ELMo、RoBERTa等上下文嵌入模型。还包含压缩词向量和Wikipedia2Vec等特色资源。涵盖从基础词向量到预训练模型的多个层面,为波兰语NLP研究和应用提供支持。
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