vert-papers

微软研发的实体计算开源项目集合

vert-papers是微软亚洲研究院知识计算团队开发的开源项目集合,汇集了实体识别、消歧、知识库问答等多个NLP领域的研究成果。项目包含相关论文代码、数据集和链接,开源了Recognizers-Text和LinkingPark等工具,为实体计算技术研究提供丰富资源。

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介绍相关项目

nlp-paper - 自然语言处理经典与前沿论文推荐与解析

GithubNLP-Paper代码开源项目搜索工具论文阅读笔记

本项目提供自然语言处理领域经典与前沿论文的更新与精读笔记，涵盖大模型、聚类、向量召回和对话系统等多个主题。配备搜索工具，高效查找所需论文及笔记。同时提供文本相似度计算、对话系统构建和其他NLP工具代码仓库链接，提供技术支持与参考。

llms_paper - 一个专注于顶会论文的记录与整理，涵盖多模态、PEFT等多个领域的高级学术资源库

GithubLLMsNLP多模态开源项目推荐系统搜索引擎

llms_paper是一个高级学术资源库，专注于顶会论文的记录与整理，涵盖多模态、PEFT、小样本QA问答等多个领域。该项目深入探讨了LLMs在医疗、法律等多个行业中智能问答系统的应用，并展示了LLMs在多模态交互及数据解析方面的有效性。为算法工程师和研究人员提供最新的研究成果与实用技术笔记，是深入LLMs领域的理想资源。

paper-qa - 基于文档的智能问答系统实现精准信息检索和回答生成

GithubLLMPaperQA嵌入式向量开源项目异步处理文献问答

paper-qa是一款轻量级文档问答工具包，专门从PDF和文本文件中提取信息并生成回答。通过文档嵌入、向量搜索和摘要生成等技术，结合大型语言模型，paper-qa能够提供高质量且有据可依的回答。支持OpenAI、Anthropic等多种嵌入和语言模型，并可集成本地托管模型。工具提供异步API，支持自定义文档添加和引用格式推断，还可整合外部向量存储。这些特性使paper-qa成为科研和信息检索领域的实用解决方案。

papers.cool - 智能化学术论文浏览与分析平台

AIArxivCool PapersGithubKimi开源项目论文阅读

papers.cool是一个智能化学术论文浏览平台，提供多学科论文实时更新、智能摘要生成和全文搜索功能。平台集成机器翻译、LaTeX渲染等工具，支持论文筛选、收藏和分享。通过持续优化用户体验和功能更新，papers.cool旨在提高研究人员的学术效率。该平台支持arXiv多学科论文的实时更新和浏览，致力于提升学术研究效率。

paper-qa - 高效PDF与文本文件问答工具

GithubLLMOpenAIPDF解析PaperQAlangchain开源项目

PaperQA是一款轻量级工具，专为从PDF和文本文件中进行问答设计，通过内嵌引用确保答案准确。默认使用OpenAI Embeddings，支持与langchain和开源模型结合。其流程包括文档向量化、查询向量化、文档搜索、摘要生成、相关摘要选择，并生成最终答案。PaperQA支持异步操作，兼容多种LLM，并提供多种自定义和扩展选项，如本地向量存储和Zotero数据库集成，是科研人员高效处理文档问答的理想选择。

verto - 开源项目协作平台促进新手和项目对接

GitHubGitLabGithubverto.sh开源协作开源项目贡献者平台

verto.sh作为开源协作平台，精选易上手的热门项目，为开发者提供合适的贡献机会。平台支持初学者首次贡献，助力创始人组建团队，帮助维护者寻找新贡献者。通过提供入门指南和项目对接，verto.sh不仅促进个人成长，还推动开源生态发展。基于Next.js、React和TypeScript构建，该平台为开发者参与开源社区提供了理想起点。

Awesome-LLM4Graph-Papers - 大型语言模型与图学习的融合：前沿研究进展

GithubLLM图学习图神经网络多模态学习开源项目自然语言处理

该项目汇集大型语言模型(LLM)在图学习领域的最新论文和资源,将相关方法分为GNN前缀、LLM前缀、LLM-图集成和纯LLM四大类。项目提供详细分类说明和可视化图表,助力研究人员快速把握领域动态。内容定期更新,欢迎社区贡献,是LLM与图学习交叉研究的重要参考。

papers - 研究论文的分类和评论平台，帮助理解最新学术进展

Computational PathologyDiffusion ModelsGithub人工智能开源项目模型解释生存分析

该平台包含对超过410篇研究论文的分类、注释和评论，涵盖不确定性估计、组合法、随机梯度MCMC和变分推断等多个领域。用户可以通过详细的评论和分类，快速了解关键领域的最新研究成果。平台还包括30篇特别有趣的论文列表，以及对重要文献的分析方法和统计数据。主要关键词包括研究论文分类、机器学习、深度学习、医疗健康、人脸识别和视觉跟踪等。每篇论文的评论旨在帮助用户深入理解复杂的研究问题，提升学术知识储备。

Ad-papers - 探索最新计算广告学术论文与实用技术的开源集合与资源库

Github优化方法因子分解机嵌入模型开源项目计算广告预算控制

Ad-papers汇集了计算广告领域的学术论文、实用技术和业界分享，为广告行业的研究者和实践者提供理论支持和实践案例。涵盖优化方法、话题模型、大数据基础架构等多个子领域。开放性的开源属性强调项目的共享精神，适合广告技术开发者、数据科学家以及学术研究人员。

graphrag - 提升文本数据结构化处理能力的先进工具

AI生图GithubGraphRAGLLMs开源项目数据管道热门知识图谱隐私数据

GraphRAG是一个革新的数据管道和转换套件，旨在利用大型语言模型(LLMs)的力量从非结构化文本中提取有意义的结构化数据。该项目通过加快索引过程并优化提示调整，提供在Azure上的端到端用户体验，有效增强LLMs处理私有数据的能力。此外，GraphRAG的研究和开发还专注于推动负责任的AI使用，确保用户能够最大限度地发挥系统的潜力并减少限制的影响。

相关项目

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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