pytorch_graph-rel

基于关系图的联合实体和关系抽取模型

GraphRel 实体关系抽取自然语言处理深度学习图神经网络 Github 开源项目

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。

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pytorch-transformer - 基于PyTorch的Transformer模型实现与Attention机制全解析

GithubYouTube视频pytorch-transformer实现开源项目步骤注意力机制

该项目实现了基于PyTorch的Transformer模型，通过详细的步骤和代码讲解，辅以‘Attention is all you need’论文的实现和YouTube视频教程，帮助用户掌握并应用Transformer模型。适合从事深度学习、自然语言处理的开发者和研究者。

ontogpt - 基于大语言模型的结构化信息提取Python包

GithubOntoGPTPython包信息提取大语言模型开源项目本体论

OntoGPT是一款Python包，通过大语言模型、指令提示和本体定位从文本中提取结构化信息。OntoGPT支持命令行和基本的网络应用接口，并可以与多种API（如OpenAI）进行交互。该工具适用于多种环境，只需设置相关API密钥即可使用多种模型进行信息提取。详细信息请参阅完整文档，提供高效的信息处理解决方案。

pytorch-widedeep - 基于PyTorch的多模式深度学习工具包，结合表格、文本和图像数据

Githubpytorch-widedeep多模态深度学习宽和深模型开源项目机器学习表格数据

pytorch-widedeep是一个基于Google的Wide and Deep算法的开源项目，专为多模式数据集设计，支持结合表格、文本和图像数据。该工具包提供多种架构和自定义模型支持，如TabMlp、BasicRNN、TabTransformer等。详细的安装、快速入门和使用扩展步骤可在官方文档中找到。pytorch-widedeep适合多模式数据的深度学习研究和应用。

graphcast - 基于图神经网络的全球中期天气预报模型

ERA5数据集GithubGraphCast图神经网络天气预报开源项目机器学习

GraphCast是一个基于图神经网络的中期全球天气预报模型，提供高精度预测。项目包含三个预训练模型，涵盖高分辨率和低分辨率版本，适应不同计算资源。开源内容包括模型代码、预训练权重和示例数据。GraphCast使用ERA5和HRES数据训练，展现出优秀的天气预报性能，为研究人员提供了进一步开发和应用的基础。

ogb - OGB开源项目的图机器学习数据集及标准评估工具

GithubOpen Graph Benchmark图机器学习开源项目数据加载器深度学习框架评估器

OGB项目集成了图机器学习所需的基准数据集、数据加载器和标准化评估工具，兼容PyTorch Geometric和DGL等主流深度学习框架。支持处理节点、链接和图级别的预测任务，数据集广泛涵盖科学、社交网络和异构知识图等领域，并适应从单GPU到多GPU的处理需求。OGB为研究人员提供了简化数据下载、标准化拆分和性能评估的便利工具。

pytorch-sentiment-analysis - 使用PyTorch进行电影评论情感分析的教程

GithubPyTorchPython 3.9开源项目情感分析教程神经网络

该开源项目提供了一系列教程，使用PyTorch实现序列分类模型，主要用于从电影评论中预测情感。课程内容包括神经词包模型、递归神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和Transformer模型的理论与实践。此外，还讲解了如何使用torchtext库简化数据加载和预处理。如果有任何疑问或反馈，可以随时通过提交问题进行交流。

deepsnap - 高效灵活的图神经网络库支持异构图和标准化流程

DeepSNAPGithubNetworkXPyTorch Geometric图深度学习开源项目异构图

DeepSNAP是一个专为图神经网络设计的Python库，连接NetworkX和PyTorch Geometric，提供灵活的图操作和标准化流程。它支持高效的图操作和转换、异构图处理，并提供数据集分割、负采样等功能。DeepSNAP的API易于使用，适用于节点分类、链接预测和图分类等多种图学习任务。

GraphRAG-Local-UI - 将本地知识图谱与大语言模型无缝集成的开源工具

APIGithubGraphRAG可视化开源项目本地模型知识图谱

GraphRAG-Local-UI是一个开源的知识图谱构建和查询工具，支持本地部署大语言模型和嵌入模型。该项目提供直观的界面用于数据索引、提示词调优和信息查询，并具备实时知识图谱可视化功能。它适用于需要构建和探索复杂知识网络的研究人员和开发者，无需依赖云服务即可实现高效的知识管理和信息检索。

YAYI-UIE - 多领域信息抽取统一模型

GithubYAYI-UIE信息抽取大模型开源开源项目指令微调

YAYI-UIE是一个信息抽取统一大模型，基于百万级高质量数据训练而成。该模型支持命名实体识别、关系抽取和事件抽取等任务，涵盖通用、安全、金融、生物、医疗等多个领域。YAYI-UIE在多个中英文数据集上展现出优秀的零样本性能，为信息抽取研究和应用提供了有力工具。作为开源项目，YAYI-UIE促进了中文预训练大模型社区的发展，推动了开放人工智能生态系统的建设。

graphene - Python 驱动的高效 GraphQL 架构开发库

API开发GithubGraphQLGraphenePython开源项目数据库集成

作为一个 Python 驱动的 GraphQL 架构开发库，Graphene 以其简洁易用的特性著称。它不仅支持 Relay，还能够与 SQL、MongoDB 等多种数据源无缝集成。Graphene 严格遵循 GraphQL 规范，确保与各类客户端的兼容性。通过提供 Django、SQLAlchemy 等框架的集成方案，Graphene 为开发者构建高性能 GraphQL API 提供了便利。

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