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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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Finance-Python - Python金融计算库 支持量化交易与分析
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question_extractor - 自动从文本数据中提取问答对的开源项目
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question_extractor是一个开源项目，能够自动从文本数据中提取问答对。它利用ChatGPT处理大量文档，快速生成可用于训练语言模型的数据集。该项目支持并行处理，可以有效处理长文本，适用于各种文档类型。对于需要构建专业领域问答数据集的研究人员和开发者，question_extractor提供了一个高效、自动化的解决方案。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5-IMat-GGUF - 提升量化效率及IMatrix集成以增强文本生成性能
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Behemoth-123B-v1-GGUF - 多种量化策略优化文本生成模型效率
Behemoth-123B-v1GithubHuggingface开源项目性能优化文本生成模型模型下载量化
Behemoth-123B-v1-GGUF 项目运用 Llamacpp imatrix 技术进行模型量化，支持从 Q8_0 到 IQ1_M 的多种格式，适应不同硬件环境。项目涵盖多种文件种类，量化质量和大小各异，从高质到低质，满足多样使用需求。用户可根据 RAM 和 VRAM 选择合适文件，平衡速度与质量的追求。Q8_0 格式在嵌入和输出权重方面的质量表现突出，而适用于 ARM 芯片的 Q4_0_X_X 格式则显著提升运算速度，尤其适合低内存硬件。
codeqai - 精确语义代码搜索和本地聊天，保障数据安全，实时追踪代码变更
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