delft

基于Keras和TensorFlow的深度学习文本处理框架

DeLFT 深度学习文本处理 Keras TensorFlow Github 开源项目

DeLFT是一个Keras和TensorFlow框架，专为序列标注（如命名实体识别、信息提取）和文本分类（如评论分类）优化。它重新实现了许多前沿深度学习模型，支持处理富文本格式和多种现代NLP架构，旨在提供高效、可靠且可集成的生产级应用。该框架包括各种分类器和评估标准，并支持多GPU训练和推理。

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。

keras-nlp - 兼容多框架的自然语言处理工具和预训练模型

GithubJAXKerasNLPPyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理

KerasNLP 是一个兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch 的自然语言处理库，提供预训练模型和低级模块。基于 Keras 3，支持 GPU 和 TPU 的微调，并可跨框架训练和序列化。设置 KERAS_BACKEND 环境变量即可切换框架，安装方便，立即体验强大 NLP 功能。

fast-bert - 快速训练和部署BERT与XLNet文本分类模型的深度学习库

Fast-BertGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练模型

fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。

text_classifier_tf2 - 多模型文本分类框架支持TextCNN、BERT等

Github开源项目文本分类模型部署深度学习模型训练方法评估指标

该开源项目提供基于TensorFlow 2的多模型文本分类框架。支持TextCNN、TextRNN、BERT等模型，集成词向量增强、对抗训练、对比学习等功能。框架适用于二分类和多分类任务，提供灵活配置选项。项目还包含交互式预测和批量测试工具，便于分析模型性能和错误案例。

fastText - 高效词向量学习和文本分类库

GithubfastText开源项目文本分类机器学习自然语言处理词向量

fastText是Facebook开发的开源自然语言处理库,专注于高效词向量学习和文本分类。它支持157种语言,利用子词信息丰富词向量表示,并采用多种技巧提升分类性能。该库易用且训练速度快,适合大规模文本处理。fastText还提供模型量化功能,可大幅压缩模型体积,便于部署。

Delphic - 使用LlamaIndex构建和部署大型语言模型（LLM）代理的简单框架

DelphicDjangoDockerGithubLangchainOpenAI开源项目

Delphic是一个使用LlamaIndex构建和部署大型语言模型（LLM）代理的简单框架，可用于分析和处理文档中的文本数据。虽然框架基于OpenAI的API，但兼容其他LLM，例如Langchain，支持使用Postgres作为向量存储，并通过Docker Compose实现快速本地部署。虽然Delphic项目目前不再维护，但它作为构建流式响应应用的概念验证工具仍具有参考价值。

loft - 探索百万级token长文本处理的前沿基准

GithubLOFT多模态任务开源项目文本检索语言模型长上下文基准

LOFT是一个长文本处理基准，包含6类30多个数据集，涵盖检索、多跳推理等任务。该项目提供多模态数据、评估代码和数据集重生成工具，旨在测试大规模语言模型的长文本处理能力。LOFT为研究人员提供了标准化平台，用于全面评估长文本语言模型性能，有助于推动自然语言处理技术发展。

EasyDeL - 多模型训练优化框架

EasyDeLFlaxGithubJAX开源项目机器学习模型训练

EasyDeL是一个开源框架，用于通过Jax/Flax优化机器学习模型的训练，特别适合在TPU/GPU上进行大规模部署。它支持多种模型架构和量化方法，包括Transformers、Mamba等，并提供高级训练器和API引擎。EasyDeL的架构完全可定制和透明，允许用户修改每个组件，并促进实验和社区驱动的开发。不论是前沿研究还是生产系统构建，EasyDeL都提供灵活强大的工具以满足不同需求。最新更新包括性能优化、KV缓存改进和新模型支持。

lingvo - Tensorflow中高效的序列模型神经网络构建框架

GithubLingvoTensorflow开源项目机器翻译模型训练神经网络

Lingvo由Google维护的高质量框架，专用于在Tensorflow中构建神经网络，特别适用于序列模型的开发。此框架支持多种模型类型，包括自动语音识别、图片处理、语言建模和机器翻译等。Lingvo允许通过pip安装或源代码编译来灵活部署。借助详尽的文档和综合的模型库，用户可以轻松地构建、训练并评估自定义模型。此外，Lingvo还与最新版本的Tensorflow和Python兼容，确保与当前技术生态的同步。

fasttext-en-vectors - 多语言词向量学习和文本分类开源库

GithubHuggingfacefastText开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理词向量

fastText是一个开源轻量级库，专注于词向量学习和文本分类。它支持157种语言，可在普通硬件上快速训练，并提供预训练模型。fastText适用于文本分类、语言识别等任务，从实验到生产均可使用。该库简单易用，能在短时间内处理海量文本，是自然语言处理领域的高效工具。

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