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khaiii

Kakao开源的韩语形态素分析工具

khaiii是Kakao开发的开源韩语形态素分析工具,采用CNN算法实现。该项目结合预分析词典和错误修复技术,在保证准确率的同时提供高效处理速度。支持自定义词典,可用于韩语自然语言处理的基础预处理,适合大规模文本分析场景。

Chinese-Tiny-LLM - 中文大语言模型训练流程与高质量语料库开源项目
Chinese-Tiny-LLMGithub中文语料库开源项目自然语言处理语言模型预训练
Chinese-Tiny-LLM项目提供完整的中文网络语料清洗流程和预训练代码,包含MAP-CC(8000亿中文token预训练数据集)、CHC-Bench(中文难例指令理解基准测试)和CT-LLM(2B参数中文中心语言模型)。该项目突破了传统依赖英语语料库的LLM训练方法,为构建更具包容性和适应性的语言模型奠定基础。
keras-ocr - 基于Keras的开源文本检测和OCR解决方案
Githubkeras-ocr图像处理开源项目文字识别深度学习计算机视觉
keras-ocr是一个开源的文本检测和OCR工具包,集成了CRAFT检测模型和CRNN识别模型。该项目提供高级API用于训练和部署OCR流程,支持Python 3.6+和TensorFlow 2.0.0+环境。keras-ocr自带预训练模型,在COCO-Text验证集上表现接近主流云服务。它为开发者提供了一个灵活、高效且易于使用的OCR开发平台。
ngram - N元语言模型实践:机器学习基础与自然语言处理入门
Githubn-gramtokenization开源项目机器学习自回归语言模型
ngram项目是一个构建N元语言模型的开源工具,通过实践演示机器学习和自然语言处理的基础概念。项目使用32,032个名字作为数据集,实现字符级语言模型,涵盖训练、评估、数据分割等核心环节。提供Python和C语言双版本实现,便于深入理解N元模型原理及性能比较。适合入门者学习自回归语言建模和机器学习基础知识。
ULALA AI - 创新韩语学习平台融合流行文化内容
AI工具Discord社区K-contentULALA AI个性化教材韩语学习
ULALA AI将流行韩国文化内容转化为个性化韩语教材,通过韩剧、K-pop、综艺节目等多元素材提供初级到高级的学习体验。平台融合采访、VLOG和游戏等多样化内容,营造沉浸式学习环境。这种创新方法旨在提高学习效率,为用户打造全面而引人入胜的韩语学习旅程。
klio - 基于Apache Beam的音频处理数据管道生态系统
Apache BeamGithubKlioPython开源项目数据管道音频处理
Klio是基于Apache Beam构建的数据管道生态系统,专门用于处理音频和二进制文件。该系统支持批处理和流式处理,主要应用于大规模音频智能系统。Klio源自Spotify,用于开发和部署新一代音频算法。它为工程师和研究人员提供了一个简化音频处理任务的平台。
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。
katib - 增强自动化机器学习,全面支持超参数优化和架构搜索
Katib是专为Kubernetes环境设计的自动化机器学习(AutoML)工具,提供高效的超参数调优和神经架构搜索功能。兼容多种机器学习框架与编程语言,支持TensorFlow、PyTorch和XGBoost等常用框架,适用于各种Kubernetes生态中的机器学习项目,包括但不限于随机搜索、网格搜索和贝叶斯优化方法。
tessdoc - 多语言支持的开源文字识别引擎
GithubOCRTesseract开源软件开源项目文字识别机器学习
Tesseract是一款功能强大的开源OCR引擎,支持100多种语言和35种以上的文字。它提供命令行和API接口,可从图像中精确提取文本。Tesseract采用LSTM神经网络技术,具有高度可定制性,并配备完善的训练测试工具。该引擎可跨平台使用,包括移动设备,为开发者提供了灵活的文字识别解决方案。
llama3-from-scratch - 深入解析Llama 3模型实现原理
GithubLlama3开源项目机器学习模型实现神经网络自然语言处理
本项目详细演示了Llama 3模型的实现过程,包括模型架构、分词、嵌入和注意力机制等核心技术。通过逐步解析模型文件和实现RMS归一化、旋转位置编码(RoPE)等关键组件,为开发者提供了构建大型语言模型的实践指南。项目结合代码实现和可视化说明,深入浅出地解释了复杂概念,是研究大型语言模型的重要参考资料。
jaicf-kotlin - 多平台对话式AI开发框架JAICF
GithubJAICFKotlin多平台支持对话式AI开源框架开源项目
JAICF是一款基于Kotlin DSL的企业级对话式AI开发框架。支持多种语音和文本渠道,兼容主流NLU引擎,实现跨平台运行。框架提供上下文感知的对话场景编写功能和自动化测试套件,可部署于多种环境。JAICF灵活强大,适合构建复杂对话系统。
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