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quantulum3

智能提取文本中的数量和单位

quantulum3Python库数量提取单位解析自然语言处理Github开源项目

quantulum3是一个强大的Python库,专门用于从非结构化文本中智能提取数量、测量值及其单位。该库利用GloVe向量表示和维基百科页面进行单位消歧,支持290多个单位和75个实体,能够解析拼写数字、范围和不确定性。quantulum3还提供实体、单位和数量的导出导入功能,支持自定义单位和实体,具备多语言支持,并可通过训练分类器优化消歧效果。

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介绍相关项目
numi - 自然语言计算器：跨平台支持的智能数学工具
GithubNumimacOS命令行工具开源项目自然语言计算计算器应用
Numi是一款智能计算工具，支持macOS和Linux平台。其特色在于自然语言输入功能，能够快速处理货币转换、折扣计算等日常任务。该应用提供桌面版和命令行界面，满足不同用户的使用习惯。虽然命令行版本功能较简，但仍保留核心计算能力，适合各类用户使用。
NLP-Natural-Language-Processing - 全面的自然语言处理资源与工具库
GithubNatural Language Processing开源项目数据科学机器学习深度学习计算机视觉
提供全面的自然语言处理（NLP）资源，涵盖数据集、前沿技术、课程、书籍推荐、GitHub代码示例及流行工具。涉及数据分析、知识图谱、模型与算法、情感分析、主题建模等任务的详细资料与学习路径。了解最新NLP动态，探索自然语言处理的应用潜力。
quarto-cli - 基于Pandoc的开源科技文档系统 支持多语言编程和丰富扩展
GithubPandocQuartomarkdown开源软件开源项目科技出版系统
Quarto是开源的科技文档系统，基于Pandoc开发。它能嵌入Python、R、Julia和JavaScript代码，并提供多种markdown扩展，如交叉引用和悬停引用。系统具备项目管理功能，可输出网站和书籍等聚合内容。Quarto支持多种编辑器和笔记本，还包含可视化markdown编辑器，有利于长篇文档创作。作为全面的文档处理工具，Quarto适用于多种科技写作场景。
-chanlun - 基于人工智能的量化投资策略及股票交易系统
GithubJoinQuant回测开源项目新闻联播模拟交易策略
-chanlun项目展示了多种基于人工智能的量化投资策略。项目包含JoinQuant平台上的a3策略和利用GPT-2进行语义挖掘的打板策略，并提供了这些策略的回测结果和实盘交易记录。同时，-chanlun项目探讨了大型语言模型在二级市场投资决策中的应用可能性，为量化交易与人工智能在金融领域的融合提供了实践参考。此外，-chanlun不仅验证了策略在真实市场中的表现，还为量化交易与人工智能在金融领域的结合提供了valuable实践案例。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 通过量化优化技术改进多语言文本生成
GithubHuggingfaceLLMLlama 3.2Meta开源项目模型社区许可证许可协议
本项目采用llama.cpp和imatrix量化技术，提高了多语言文本生成的能力。结合Bartowski的校准文件，以及IQ和Q系列多种量化方法，明显降低了模型的困惑度并提高了文本生成的准确性。这些优化在多种条件下保持高效，且降低了存储空间的需求，提供更灵活的AI应用优化和部署方案。
awesome-systematic-trading - 量化交易资源库,系统化策略开发工具大全
Github加密货币回测系统实时交易开源框架开源项目量化交易
这个项目汇集了系统化交易和量化策略开发所需的各类资源，包括多种编程语言的库、工具和框架。涵盖回测系统、实盘交易接口、alpha因子、基础组件、分析工具和数据源等关键领域。资源经过精心筛选，注重实用性和代码质量，适合不同水平的量化交易者使用。项目持续更新，致力于为量化策略的研发和优化提供全面支持。
lmql - 为大语言模型（LLMs）设计的基于Python的编程语言
GithubLMQLPython大型语言模型开源项目编程语言高级解码
LMQL是一种基于Python的编程语言，专为大语言模型（LLMs）设计。它结合传统编程与LLM调用，实现代码级的LLM互动。LMQL允许在执行过程中实时调用LLM，并通过约束机制控制模型行为。支持多种解码算法和多模型集成，通过丰富的控制流和异步API，提高语言模型应用效率。用户可以通过浏览器内的Playground IDE探索更多示例和文档。
Quill - 智能SEC文件分析平台
AI工具AI平台QuillSEC文件企业分析财务数据
Quill是一款专业的SEC文件分析平台，利用人工智能技术快速处理公司投资者材料。它提供准确的句级引用，实时更新财务数据，并能提取关键信息、生成财务报表和分析盈利电话会议。Quill旨在帮助分析师和投资者高效理解复杂金融文件，为决策提供可靠支持。
AQLM - 加性量化技术实现大型语言模型高效压缩
AQLMGithubPyTorch大语言模型开源项目推理量化
AQLM项目开发了一种名为加性量化的新技术，可将大型语言模型压缩至原规模的1/16左右，同时基本保持原始性能。该技术适用于LLaMA、Mistral和Mixtral等多种模型架构，并提供了预量化模型。项目包含PyTorch实现代码、使用教程和推理优化方案，为大规模语言模型的实际应用提供了新思路。
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