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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
ja_classification - 准确率达98.47%的日语文本分类模型
AdamGithubHuggingface分类任务开源项目机器学习模型模型训练超参数优化
该日语文本分类模型经过优化训练，在评估数据集上取得98.47%的综合性能指标，包括准确率、精确率、召回率和F1值。模型采用Adam优化器训练，经过10轮迭代后性能稳定，可用于各类日语文本分类任务。
NLP-progress - 追踪自然语言处理领域进展的开源项目
GithubNLP任务SOTA多语言开源项目数据集自然语言处理
这是一个开源项目，旨在追踪自然语言处理领域的最新进展。该项目涵盖了从词性标注到阅读理解等多种NLP任务，提供基准数据集和顶尖模型性能对比。它包含多语言NLP任务进展，为研究人员提供了解行业现状的重要参考。项目持续更新，反映了NLP技术的快速发展。
Awesome-ChatGPT - 全面的AI和ChatGPT资源大全
AI导航AI绘画ChatGPTGitHub资源Github开源项目知识库
持续更新的AI知识库，提供ChatGPT及AI绘画相关资源和学习教程。收集了包括官方文档、API工具及提示词学习站点在内的多项资源，帮助用户轻松找到并应用AI相关信息。
Awesome-System-for-Machine-Learning - 机器学习系统研究资源汇总
AI系统GithubMachine Learning分布式计算大数据开源项目自动化机器学习
此项目汇集了机器学习系统研究的丰富资源，包括数据处理、训练系统和推理系统的开源代码与论文。项目由专门团队维护并定期更新，提供书籍、视频、课程和博客等学习材料，还推荐多篇系统设计的必读白皮书和研究论文，适合各个学习阶段。
GLuCoSE-base-ja - 基于LUKE的日语文本嵌入模型GLuCoSE支持语义相似度和搜索应用
GLuCoSEGithubHuggingfaceLUKE开源项目文本嵌入模型自然语言处理语义搜索
GLuCoSE-base-ja是基于LUKE的日语文本嵌入模型,通过多样化数据集训练而成。该模型支持512个token输入和768维输出,采用平均池化,适用于句向量相似度和语义搜索任务。在JSTS语义相似度和AIO3零样本搜索基准测试中,GLuCoSE-base-ja的表现超越了包括OpenAI的text-embedding-ada-002在内的多个模型。研究人员可以通过sentence-transformers库轻松使用该模型,为日语自然语言处理应用提供支持。
awesome-knowledge-graph - 知识图谱技术资源汇总 涵盖数据库工具和学习材料
Github图可视化图数据库图计算框架开源项目知识图谱语义网络
该项目汇总了知识图谱领域的重要资源,包括图数据库、存储系统、计算框架、可视化工具、工程技术和数据集等。内容涵盖从基础设施到学习材料的多个方面,为开发者、研究人员提供全面的技术参考。列表不断更新,持续收录优质资源,是深入了解和应用知识图谱技术的重要参考。
awesome-time-series - 时间序列分析资源及工具集锦
GithubPython可视化开源项目数据分析时间序列机器学习
该项目汇集了丰富的时间序列和序列数据处理资源。涵盖Python、R、Java等多种语言的工具库，内容包括特征工程、分割、增强和可视化等方面。同时收录了相关数据库、标注工具、学术论文、开源模型、书籍和课程，为时间序列分析提供全面参考。
ELYZA-japanese-CodeLlama-7b - 日本语代码模型的新前沿，改进生成与理解
ELYZA-japanese-CodeLlama-7bGithubHuggingface代码生成开源项目日本语模型模型算法素数筛选
该项目是在Code Llama基础上增加预训练以增强日语能力的模型。它为开发者在处理日语编程任务时提供了出色的代码生成与理解性能。该模型可用于Hugging Face平台，通过库如transformers和GPU加速实现高效运行，使其成为开发者满足各类编程与语言需求的重要工具。
Machine-Learning-Goodness - 机器学习与人工智能资源汇总
GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
Machine-Learning-Goodness项目汇集了丰富的机器学习和人工智能资源,包括Jupyter notebooks、Python代码、ML项目、库和使用技巧等。项目还收录了推荐书籍、实用工具和优质代码库,涵盖从基础到高级的Python编程、机器学习算法和深度学习内容。通过持续更新,为AI工程师和开发者提供全面的学习参考资料。
japanese-gpt-neox-small - 日本GPT-NeoX小型模型，兼容Huggingface加载
GPT-NeoXGithubHuggingfaceNVIDIA前缀微调开源项目文本生成日语模型
本项目提供了一个小型的日本GPT-NeoX模型，基于EleutherAI/gpt-neox代码进行训练。该模型使用Japanese CC-100、Japanese C4和Japanese Wikipedia数据集进行训练，优化语言模型目标。可通过Huggingface的GPT-NeoX无缝加载，模型结构包括12层、768隐藏单元，支持基于sentencepiece的分词。此外，还提供前缀调优权重文件，可以用于后接表情符号的句子生成。经过验证，该模型兼容NVIDIA FasterTransformer 5.1进行推理。
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