#Python 3.6

该开源项目利用Tensorflow和seq2seq模型生成对联。用户可以通过[在线演示](https://ai.binwang.me/couplet)体验效果。运行项目需要Tensorflow、Python 3.6及特定数据集。通过配置couplet.py文件并运行可进行模型训练，训练过程中可在Tensorboard查看损失和BLEU评分。训练完成后，可运行server.py启动Web服务生成对联，或使用Docker镜像部署。

scispaCy项目提供了适用于科学文献处理的定制化spaCy管道和模型，包括基于生物医学数据训练的分词器、词性标注器和实体识别模型。用户可轻松安装和使用这些工具，项目支持多种NER模型和实体链接器，适合不同任务使用，并提供详细的安装和使用指南。

PaperRobot是一款帮助科研人员生成科学文献草稿的工具。依托大型数据集和机器学习模型，旨在提升学术研究的效率。兼容Python 3.6及Ubuntu系统，并使用Pytorch、NumPy、SciPy及NetworkX等库。提供的PubMed数据集包含标题、摘要和结论等内容的训练、开发和测试数据。用户可通过命令行进行超参数的调整、训练、测试和预测。