该项目提供一个可用自定义语料训练的中文聊天机器人，并即将推出GPT版本，新增MindSpore支持。项目包含Seq2Seq和GPT两大分支，计划于2024年内实现类似mini-GPT4的图文多模态对话功能，并增强分布式集群训练能力。用户可下载小黄鸡语料进行实践，项目支持TensorFlow和PyTorch。

本项目介绍了如何使用BERT结合TextCNN、Denses、Seq2Seq等多种算法实现多标签文本分类。涵盖了模型结构、损失函数和解码方法等细节，展示了不同方法在推理速度和分类效果上的表现，提供了实验数据和结论，帮助开发者选择最佳解决方案。

LaTeX_OCR_PRO是一个开源的数学公式识别项目，结合Seq2Seq、Attention和Beam Search技术，实现了对标准、中文及手写数学公式的高精度识别。项目提供完整的环境配置、数据处理、模型训练和评估流程，在多项性能指标上达到业界领先水平。此外，LaTeX_OCR_PRO还支持训练过程和注意力机制的可视化，为相关研究和应用开发提供了有力支持。