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。

DeepSpeech - 开源的深度学习语音识别引擎

GithubProject DeepSpeechTensorFlow开源开源项目机器学习语音识别

DeepSpeech是一个开源语音转文字引擎，基于百度的Deep Speech研究，并利用Google TensorFlow实现。提供详细的安装、使用和训练模型文档。最新版本及预训练模型可在GitHub获取，支持和贡献指南请参阅相应文件。

fasttext-language-identification - 轻量级开源库实现217种语言的快速准确识别

GithubHuggingfacefastText开源项目文本分类模型自然语言处理词向量语言识别

fastText是一个高效的开源文本分类和词向量学习库，能在普通硬件上快速训练模型并可压缩用于移动设备。其语言识别模型基于维基百科和Common Crawl数据，可识别217种语言。通过简单的Python代码，用户可实现语言检测并获取多语言概率输出。该库适用于需要快速、准确进行多语言文本处理的应用场景。

swift - 轻量级基础架构，专为深度学习开发者打造的训练与推理框架

GithubSWIFT在线工具多模态大模型开源项目模型培训深度学习

SWIFT平台支持超过300种大型语言模型与50多种多模态模型的训练、微调和部署。提供NEFTune、LoRA+、LLaMA-PRO等先进的训练技术及适配器库，针对各种研发和生产环境。同时，平台提供Gradio web-ui及深度学习课程助力初学者快速上手。

bert-classification-tutorial - BERT与Transformers库实现的新闻文本分类项目

BERTGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练语言模型

这是一个基于BERT模型的现代化文本分类实现项目。项目采用最新的Python、PyTorch和Transformers库，为自然语言处理任务提供了高质量模板。完整流程涵盖数据准备、模型训练和评估，并具有清晰的代码结构和详细说明。虽然主要针对livedoor新闻语料库的分类任务，但也易于适应其他文本分类需求。

deberta-v3-large-zeroshot-v1 - 强大高效的零样本文本分类能力

DeBERTa-v3GithubHuggingface开源项目文本分类模型模型训练自然语言推理零样本分类

模型适用于零样本分类，通过将文本分类任务转换为'真假'判定任务达到自然语言推理效果。使用Hugging Face pipeline实现，较现有模型表现优异。基于27项任务和310类文本进行训练，专注'Entailment'与'Not_Entailment'的二分类，且在多种文本分类场景中表现灵活。模型为开源，受到MIT许可证保护。

transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理

GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理

探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。

mformer-sanctity - 开源深度学习NLP开发框架

GithubHuggingfaceMIT协议transformers开源协议开源项目模型编程语言软件许可

这是一个基于MIT许可证的开源自然语言处理项目，使用transformers技术进行开发。该框架旨在为NLP应用开发提供支持，集成了相关工具和技术组件。框架采用模块化设计，便于开发者进行自然语言处理相关功能的开发和部署。

darts - 使用DARTS算法高效设计图像分类和语言建模架构

DARTSGithubPyTorch卷积架构图像分类开源项目语言建模

DARTS算法通过连续松弛和梯度下降，在架构空间中高效设计用于图像分类（CIFAR-10和ImageNet）和语言建模（Penn Treebank和WikiText-2）的高性能卷积和循环架构。只需一块GPU即可运行，提供预训练模型及详细的架构搜索和评估指南，支持自定义架构的可视化。

CNTK - 深度学习工具包，支持多种模型，包括DNN、CNN和RNN

CNTKGithubONNX开源开源项目深度学习神经网络

CNTK，微软的开源深度学习工具包，支持多种模型，包括DNN、CNN和RNN。具备自动微分和GPU并行化等高级功能，简化开发和训练流程，并完美支持ONNX，兼容多种AI框架。

hierarchical-bert-model - 层级BERT模型的实现及优化方案

Adam优化器GithubHuggingfaceKeras学习率开源项目模型模型图训练超参数

一个基于Keras框架的层级BERT模型实现，通过优化训练参数提升模型性能。模型采用float32精度训练，集成JIT编译技术，并针对性配置了学习率和优化参数。该模型主要应用于层级文本分类任务。

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