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日语NLP资源大全，包括Python库、工具、模型与数据集

awesome-japanese-nlp-resourcesPythonNLPHugging FaceJapaneseGithub开源项目

本项目提供全面的日语自然语言处理（NLP）资源，包括Python库、语言模型、词典和语料库等。收录了605个GitHub仓库和820个Hugging Face模型及数据集，并附带一个搜索工具方便查找更新信息。项目定期更新，最新包括Mozc UT地名词典和Kana-Kanji转换模块。资源涵盖形态分析、句法分析、情感分析及机器翻译等，是日语NLP研究和应用的重要参考。

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介绍相关项目
awesome-cn - 将GitHub优质资源集中化，创建中文开发者知识库
GitHubGithubawesome listmkdocs开源项目爬虫超赞列表
awesome-cn是一个集成GitHub各类优质资源列表的中文项目。通过自动化爬虫定期更新，汇集了涵盖多种编程语言、工具和技术的开发资源。项目使用mkdocs material构建，托管于GitHub Pages，访问地址为asmcn.icopy.site。开发者可在此快速检索所需的学习材料和技术资源。
t5-large-medium - 基于Transformer的日文预训练模型，提高NLP任务性能
GithubHuggingfaceRetrievaT5 v1.1Transformer开源项目日语模型预训练
该T5 v1.1模型基于Transformer架构，专为日文语料进行预训练。通过使用GEGLU激活函数代替ReLU，提升了文本生成质量。模型在预训练时关闭Dropout以提升泛化能力，微调时可重启。训练数据包括mC4/ja和日本Wikipedia，确保日文内容的纯净性。此大型模型拥有约7.7亿参数，适用于广泛的日文自然语言处理任务，表现出优异的性能与适应性。
bert-base-japanese-char-v2 - 基于日语维基百科的字符级BERT预训练模型
BERTGithubHuggingface开源项目日语模型机器学习模型维基百科数据集自然语言处理
本模型是基于日语维基百科训练的BERT预训练模型，采用字符级分词和全词掩码方法。它保持了原始BERT的12层结构和768维隐藏状态，使用MeCab和Unidic词典处理输入文本，词汇量为6144。训练在Cloud TPU上完成，遵循原始BERT的配置。该模型可广泛应用于日语自然语言处理领域，为研究和开发提供有力支持。
GLuCoSE-base-ja-v2 - 专为日本文本检索及句子相似度设计的嵌入模型
GLuCoSE v2GithubHuggingface句子相似性对比学习开源项目日语文本处理检索系统模型
模型专注于日本文本处理，可在CPU上运行，提升检索任务性能。通过蒸馏大规模嵌入及多阶段对比学习，GLuCoSE v2在MIRACL等任务中的表现出色。其支持语义相似度测量，适用于查询和段落检索，使用余弦相似度函数，支持512标记的输入，生成768维输出。
bert-ner-japanese - 日本语固有表达识别，使用BERT模型实现
BERTGithubHuggingface固有表现抽取开源项目日本机器学习模型自然语言处理
本项目利用BertForTokenClassification模型，实现高效的日本语固有表达识别，可识别八种类别，如人名、法人名和地名等，以满足多样化的语言处理需求。该项目基于东北大学的日本语BERT模型和stockmarkteam的Wikipedia数据集进行训练，通过安装transformers库等，即可实现快速识别，适合应用于IT和学术研究领域的文本分析。
datascience - Python在数据科学领域的综合工具与资源探索
GithubJupyterPython数据科学pandas大数据开源项目机器学习
《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源，包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术，以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外，还包括广泛的数据分析和处理教程，适用于不同层次的数据科学研究和应用。
awesome-jax - 自动微分与XLA在高性能机器学习中的应用
GithubJAXXLA编译器加速器开源项目机器学习自动微分
该页面收录了JAX相关的优质库、项目和资源，旨在帮助机器学习研究人员在GPU和TPU等加速器上实现高性能计算。资源涵盖神经网络库、强化学习工具和概率编程等多个领域，并提供了详细的库介绍、学术论文和教程。用户可以找到如Flax、Haiku、Objax等知名库，以及新兴的FedJAX、BRAX等库，适用于机器学习和科研项目中使用JAX进行快速原型开发和高效计算。
awesome-gpt4 - GPT-4资源汇集 提示工具与应用实例
GPT-4Github人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言模型
该项目整理了GPT-4相关的精选资源，包括研究论文、开源工具、社区演示和产品集成。内容涵盖广泛，为开发者、研究人员和技术爱好者提供了丰富的GPT-4应用案例和参考材料，有助于深入了解和实际应用这一先进的AI语言模型。
JaColBERTv2.5 - 优化资源应用的日语信息检索模型
GithubHuggingfaceJaColBERTv2.5多语言模型开源项目数据集日本语检索器模型模型权重
该模型使用全新的训练方法，基于40%的数据成功创建了高效的日语信息检索系统。在多个数据集上表现优异，特别是改进的多向量检索方法，在资源受限的情况下提供卓越性能，优于包括BGE-M3在内的多语言模型，适合资源有限的应用场景。
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