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spark-nlp

高效自然语言处理与大规模语言模型开源库

Spark NLP 是一个基于 Apache Spark 的开源库,提供高效且准确的自然语言处理注释,支持机器学习管道的分布式扩展。该库包含超过 36000 个预训练管道和模型,支持 200 多种语言,涵盖分词、词性标注、嵌入、命名实体识别、文本分类、情感分析、机器翻译等任务。兼容 BERT、RoBERTa 等主流变压器模型,支持 Python、R、Java、Scala 和 Kotlin。

fasttext-en-vectors - 多语言词向量学习和文本分类开源库
GithubHuggingfacefastText开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理词向量
fastText是一个开源轻量级库,专注于词向量学习和文本分类。它支持157种语言,可在普通硬件上快速训练,并提供预训练模型。fastText适用于文本分类、语言识别等任务,从实验到生产均可使用。该库简单易用,能在短时间内处理海量文本,是自然语言处理领域的高效工具。
Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具
GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络
为中文用户提供高效的文本分类解决方案,支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型,涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程,通过下载与调用数据,实现多标签分类和文本相似度计算,简化复杂的自然语言处理任务。
stanza-en - 英文语言处理的高级工具集
GithubHuggingfaceNLP模型Stanza实体识别开源项目模型语法分析语言分析
Stanza提供英文语言的精准高效分析,从文本处理到句法分析与实体识别,均使用先进的NLP模型。了解更多信息,请访问其官方网站和GitHub仓库。
mformer-sanctity - 开源深度学习NLP开发框架
GithubHuggingfaceMIT协议transformers开源协议开源项目模型编程语言软件许可
这是一个基于MIT许可证的开源自然语言处理项目,使用transformers技术进行开发。该框架旨在为NLP应用开发提供支持,集成了相关工具和技术组件。框架采用模块化设计,便于开发者进行自然语言处理相关功能的开发和部署。
nli-distilroberta-base-v2 - sentence-transformers模型实现句子向量化和语义分析
GithubHuggingfaceRoBERTasentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索
nli-distilroberta-base-v2是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型,将文本映射到768维向量空间。该模型适用于聚类、语义搜索等任务,使用简单且效果出色。它支持通过几行代码生成句子嵌入,为自然语言处理提供了有力工具。
text2vec - R语言高效文本分析与NLP框架
GithubR软件包text2vec开源项目文本分析自然语言处理高性能计算
text2vec是一个R语言包,为文本分析和自然语言处理提供高效框架和简洁API。该包以C++编写,支持多线程并行处理,具有优秀性能和可扩展性。text2vec提供流式API,无需将全部数据加载到内存。它注重简洁、一致、灵活、快速和内存效率,是文本处理的理想工具。text2vec可用于文本向量化、主题建模、情感分析等任务,为研究人员和数据科学家提供强大的文本处理工具。该项目欢迎社区贡献,包括测试反馈和代码改进。
swift-coreml-transformers - 实现GPT-2和BERT等Transformer模型
CoreMLGithubSwiftTransformers开源项目模型转换自然语言处理
swift-coreml-transformers项目提供了GPT-2、DistilGPT-2、BERT和DistilBERT等Transformer模型的Swift Core ML实现。项目包括预训练模型、转换脚本、分词器实现和演示应用。开发者可在iOS设备上部署这些自然语言处理模型,实现文本生成和问答功能。该开源项目展示了如何将先进NLP技术应用于移动设备。
litgpt - 基于最新技术的多功能大型语言模型库
AI模型GithubLitGPT大规模部署开源项目微调热门预训练
LitGPT为开发者提供超过20种高性能的大型语言模型(LLMs),具备从头开始的实现、无抽象层和企业级的性能优化。适合于训练、微调和部署大规模应用,支持新手入门,简化企业级部署流程。提供全面的Python API文档和优化教程,使得部署AI模型更快速、更经济、更有效率。
SparK - 卷积神经网络的BERT风格自监督预训练新方法
BERT-style预训练CNNGithubICLR 2023SparK卷积神经网络开源项目
该项目实现了BERT风格的自监督预训练方法在卷积神经网络中的应用,能够对如ResNet等任意CNN进行预训练。项目代码简洁易读,只需最少的依赖项。在ImageNet数据集上表现优异,展示了小模型在预训练后能够超越大模型的能力,同时生成性自监督学习优于对比学习。
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