#预处理

这个代码库提供了使用LLaMA进行文本分类的基础代码。用户可以通过该项目设置实验环境并运行在Nvidia V100 GPU上，用于与Huggingface数据集进行文本分类实验。项目介绍了Direct、Channel和Pure Generation三种方法，并提供了预处理、推理和校准的具体示例。

pysentimiento是一个Python工具包，专为情感分析和社交NLP任务设计。它支持多种语言，包括西班牙语、英语、意大利语和葡萄牙语，可以进行情感分析、仇恨言论检测、讽刺检测及情感分析等。使用简单，只需通过pip安装并调用预设模型即可。适用于研究者和开发者的强大开源工具。

HorizonNet项目通过1D表示和全景拉伸数据增强实现了房间布局学习，能够生成立方体或一般形状的房间布局。该项目提供纯Python实现，支持图像推断、3D布局查看、姿态校正、全景拉伸增强、2D和3D布局定量评估以及数据集准备和训练。支持PanoContext、Stanford2D3D、Structured3D和Zillow Indoor等数据集，提供预训练模型。详细的安装、推断和可视化教程使用户能够高效地使用该工具。

项目基于transformer-align模型，专注于将乌尔都语翻译为英语，采用了标准化的语言处理和SentencePiece技术（spm32k）。在Tatoeba测试集中，该模型获得了23.2的BLEU分数和0.435的chr-F分数，对于语言转换效率具有贡献。适合需要精准理解乌尔都语文本的研究人员、翻译人员及软件开发者。

项目提供了一种中立的阿尔巴尼亚语到英语翻译工具，基于transformer-align模型，并通过正规化和SentencePiece预处理，以opus数据集为基础。模型方便下载和评估，在Tatoeba.sq.en测试集中取得了58.4的BLEU得分和0.732的chr-F分数，适用于各种翻译需求。

该项目利用transformer-align模型实现英语到阿尔巴尼亚语的翻译，基于opus数据集，并结合正规化与SentencePiece进行预处理。该模型在Tatoeba.en.sq数据集上的BLEU得分达到46.5，可用于研究及应用于其他语言处理任务，支持下载原始权重及测试结果。

该开源项目通过使用transformer-align模型，将德语翻译为西班牙语，依托opus数据集，进行标准化和SentencePiece的预处理，提升翻译的准确性。用户可以下载模型的原始权重并查看相应的翻译测试集及评分，以了解其性能。在Tatoeba.de.es测试集中获得了48.5分的BLEU评分和0.676的chr-F得分，其高效性能在翻译领域具备一定的竞争力。

这是一个开放源代码的加泰罗尼亚语到西班牙语翻译模型，采用transformer-align架构，具备良好性能。通过OPUS数据集和SentencePiece进行预处理，提供高质量且一致的翻译结果。支持下载模型权重和测试集，方便评估应用于语言转换需求。

该项目介绍了一个将约鲁巴语翻译为英语的开源模型。使用transformer-align架构并进行SentencePiece预处理。模型已在OPUS数据集上训练，并通过BLEU和chr-F评分评估其翻译能力，提供详细的权重下载和实施指南。