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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-resources Python NLP Hugging Face Japanese Github 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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Awesome-Chinese-LLM - 中文大语言模型开源项目与应用全览

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awesome-python-resources - Python学习资源大全,从入门到专业的全面指南

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awesome-llm-and-aigc - 大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用合集

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ML-NLP - 深入解析机器学习与自然语言处理全面知识库

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deberta-v2-base-japanese - 日语DeBERTa V2 base模型：为自然语言处理提供强大基础

DeBERTa V2GithubHuggingface开源项目日语机器学习模型自然语言处理预训练模型

DeBERTa V2 base日语模型基于维基百科、CC-100和OSCAR数据集预训练而成。该模型在情感分析、语义相似度和问答等多项自然语言理解任务中表现优异。模型采用Juman++分词技术，并使用sentencepiece构建32000个子词词表。预训练过程耗时3周，使用8块NVIDIA A100 GPU。在JGLUE基准测试中，模型在MARC-ja、JSTS、JNLI、JSQuAD和JComQA等任务上均取得了与现有最佳模型相当或更好的结果，突显了其在各种日语自然语言理解任务中的广泛适用性和高效性。这一模型为日语自然语言处理研究和应用提供了坚实基础。

awesome-jupyter - Jupyter生态系统的全面资源列表

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这是一份全面的Jupyter生态系统资源列表,包括运行时环境、协作工具、可视化库、表格处理、渲染发布、版本控制等多个方面。列表还涵盖JupyterLab扩展、测试工具、特定领域项目和托管解决方案。该列表为数据科学家和开发者提供了充分利用Jupyter生态系统的参考资源。

Awesome_Multimodel_LLM - 多模态大语言模型资源集锦及研究动态

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本项目汇集了多模态大语言模型(MLLM)相关资源,涵盖数据集、指令微调、上下文学习、思维链等多个方面。内容持续更新,跟踪MLLM领域最新进展。项目还将发布LLM和MLLM最新研究综述。这是研究人员和开发者了解MLLM前沿动态的重要参考。

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