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pytorch_graph-rel

基于关系图的联合实体和关系抽取模型

GraphRel是一个用于联合实体和关系抽取的开源项目。该模型采用双向RNN和图卷积网络提取文本特征,通过两阶段处理构建关系图并整合实体和关系信息。项目基于PyTorch实现,提供了预训练模型,在NYT数据集上展现了良好性能。该方法发表于ACL 2019会议,为自然语言处理领域提供了新的解决方案。

torchrec - 旨在提供大规模推荐系统所需的常见稀疏性和并行性原语的PyTorch库
CUDAFBGEMMGithubPyTorchTorchRec开源项目推荐系统
TorchRec是一个专为大规模推荐系统设计的PyTorch库,提供稀疏性和并行性解决方案。它支持多种嵌入表分片策略,并能自动优化分片计划。通过流水线训练和优化内核,提高模型性能。还支持量化训练和推理,包含多个验证的模型架构和数据集示例,适用于需要高性能和扩展性的推荐系统项目。
Awesome-Language-Model-on-Graphs - 图上大语言模型研究进展及资源汇总
GithubLLM基准测试开源项目推理知识图谱
该资源列表汇总了图上大语言模型(LLMs on Graphs)领域的前沿研究成果。内容涵盖纯图、文本属性图和文本配对图等多个方面,包括数据集、直接回答、启发式推理和算法推理等关键主题。列表基于综述论文整理,并持续更新,为研究人员提供全面参考,推动图上大语言模型研究进展。
GNN-RAG - 结合图神经网络和检索增强生成的知识图谱问答方法
GNN-RAGGithub图神经网络大语言模型开源项目检索增强生成知识图谱问答
GNN-RAG项目探索了图神经网络在大语言模型推理中的应用。该方法在密集子图上进行推理,检索候选答案和推理路径,结合了GNN的结构化推理和LLM的自然语言处理能力。项目提供了GNN实现和基于RAG的LLM问答系统的代码,以及实验结果。研究表明,这种方法在知识图谱问答任务中具有提升性能的潜力。
TensorRT - 提升PyTorch推理效率的工具
CUDAGithubPyTorchTensorRTTorch-TensorRT安装开源项目
Torch-TensorRT将TensorRT的强大功能引入PyTorch,用户仅需一行代码即可显著提升推理性能。该工具支持在多个平台上安装,包括PyPI和NVIDIA NGC PyTorch容器。通过torch.compile或导出式工作流,用户可以高效优化和部署模型。Torch-TensorRT依赖CUDA和TensorRT,与Linux和Windows等多种平台兼容。提供丰富资源,包括教程、工具和技术讲座,供用户学习使用。
llm-graph-builder - 使用大型语言模型从非结构化数据中构建知识图谱
DiffbotGithubKnowledge GraphLLMNeo4jOpenAI开源项目
llm-graph-builder是一款利用OpenAI、Gemini等大型语言模型转化非结构化数据如PDF、文档、视频和网络页面等为结构化知识图谱的应用。此应用支持用户上传文件、自定义图谱模式,并使用Langchain框架进行图谱生成。用户还可以在多源数据环境下查看图谱,并通过对话查询与数据交互。
dgl - 图深度学习框架加速图神经网络应用与研究
DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习
DGL是一个高效易用的Python包,支持在图上执行深度学习。兼容PyTorch、Apache MXNet和TensorFlow等多种框架,提供GPU加速的图库、丰富的GNN模型示例、全面的教学材料及优化的分布式训练功能。适合从研究人员到行业专家的各类用户。广泛应用于学术及实践领域,无论是基础教学还是高级图分析,DGL均能有效支持。
Awesome-Graph-Prompt - 图神经网络提示学习研究和应用资源集合
Github图域迁移图提示学习图神经网络多模态融合大语言模型开源项目
Awesome-Graph-Prompt是一个关于图神经网络提示学习的精选资源集合。它汇总了GNN提示、多模态图提示、图域适应等领域的最新研究论文,同时收录了相关开源代码、基准测试和数据集。该项目为图提示学习研究提供了全面的参考资料,有助于推动图神经网络在各类下游任务中的应用。
Pytorch-NLU - 轻量级NLP工具包 支持文本分类和序列标注
GithubPytorch-NLU序列标注开源项目文本分类自然语言处理预训练模型
Pytorch-NLU是一个轻量级自然语言处理工具包,专注于文本分类、序列标注和文本摘要任务。该工具包支持BERT、ERNIE等多种预训练模型,提供多种损失函数,具有依赖少、代码简洁、注释详细、配置灵活等特点。Pytorch-NLU包含丰富的数据集,使用方式简单,可快速应用于实际NLP项目中。
awesome-graph-self-supervised-learning - 自监督学习在图数据中的应用及方法综述
Contrastive LearningGenerative LearningGithubGraph RepresentationPredictive LearningSelf-Supervised Learning开源项目
展示全面的自监督图表示学习资源,包括对比学习、生成学习和预测学习三种主要方法。本页面介绍了各类自监督学习方法在图数据中的应用、训练策略和具体实现,帮助AI研究者掌握最新技术。
instagraph - 将文本自动转换为知识图谱的开源工具
API接口GithubInstaGraph开源项目文本转图知识图谱
InstaGraph是一个开源项目,可将文本或URL转换为知识图谱。该工具基于OpenAI的GPT-3.5技术,生成彩色图形以展示复杂主题中的实体关系。InstaGraph支持动态文本转图形、节点和边缘的颜色编码,并采用响应式设计。除了易于安装和使用外,它还提供API接口便于集成。项目正在开发图形存储、历史记录和图形合并等新功能,致力于构建大规模知识图谱。
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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

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SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

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美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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