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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。

zero_nlp - 中文NLP训练与应用框架
Githubpytorchzero_nlp中文NLP大模型开源项目模型训练
zero_nlp是基于pytorch和transformers的中文NLP框架,支持从数据处理到模型部署的整个工作流程。它特别适用于处理大数据集、训练和部署多卡串联大模型,支持包括gpt2、clip在内的丰富模型类型,适用于文本分类、生成及多模态处理等多种任务。
spacy-course - 基于spaCy的高级自然语言处理免费在线课程
GithubspaCy交互式学习在线课程开源框架开源项目自然语言处理
课程内容从NLP基础到高级主题,包括使用规则和机器学习方法构建自然语言理解系统。采用开源框架spaCy,支持多种语言,并提供交互式编程环境。适合自学者免费学习使用,掌握实用的自然语言处理技能。
repeat - 开源自然语言处理库
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理库,提供了多种预训练模型和工具。该库支持文本分类、命名实体识别和机器翻译等任务,具有良好的文档支持和定期更新特性。研究人员和开发者可以使用Transformers构建和部署NLP应用。
nlp_paper_study - NLP论文学习和实战资源库
GithubNLP信息抽取开源项目知识图谱论文研究预训练模型
nlp_paper_study项目是一个综合性NLP学习资源库,涵盖论文阅读方法、经典会议论文解读、理论学习和实战经验。内容包括transformer、预训练模型、信息抽取、知识图谱等多个NLP主题,从基础到前沿。项目还提供竞赛经验和实用工具介绍,帮助研究者和工程师系统掌握NLP知识,提升科研与应用能力。
10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目
GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估
本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型,支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息,帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。
base1 - 基于LTP实现的高效中文自然语言处理任务
GithubHuggingfaceLTP分词开源项目感知机算法模型深度学习模型自然语言处理
LTP是一款中文自然语言处理工具,支持分词、词性标注和命名实体识别等任务。在Huggingface Hub上提供快速访问,并支持深度学习和感知机算法模型。用户可根据需求选择合适的模型,以满足不同应用场景的效率和精度要求。新的Pipeline API提升了推理速度和易用性,为研究和开发人员提供了多样化的应用支持。
tensorflow-nlp-tutorial - Tensorflow 2.0 自然语言处理实用教程
BERTGithubKoGPT-2NLPTensorflow开源项目딥 러닝
此项目包含一系列基于Tensorflow 2.0的自然语言处理教程。教程内容详细,基于e-Book中的理论,涵盖BERT、KoGPT-2、CTM等模型的文本分类、生成、关键词提取和话题建模实操。用户通过Colab链接即可在线练习,无需额外安装Python。该项目持续更新,提供最新的自然语言处理技术和代码示例。
spacy-models - spaCy自然语言处理模型下载与安装指南
GithubNLPspaCy依赖安装开源项目模型
此页面详细介绍了spaCy模型的下载、安装和使用方法。内容涵盖模型命名规范、版本管理以及旧版本支持。提供用于文本处理的多种模型,包括标签、解析、命名实体识别和句子分割。本页面还确保模型具备快速部署与透明管理的特性。
NLP-progress - 追踪自然语言处理领域进展的开源项目
GithubNLP任务SOTA多语言开源项目数据集自然语言处理
这是一个开源项目,旨在追踪自然语言处理领域的最新进展。该项目涵盖了从词性标注到阅读理解等多种NLP任务,提供基准数据集和顶尖模型性能对比。它包含多语言NLP任务进展,为研究人员提供了解行业现状的重要参考。项目持续更新,反映了NLP技术的快速发展。
ltp - 中文自然语言处理平台,多任务和高效推理支持
GithubLTP中文自然语言处理分词开源项目深度学习模型预训练模型
LTP(Language Technology Platform)提供中文分词、词性标注、句法分析和命名实体识别等自然语言处理功能。通过多任务框架和共享预训练模型进行优化,显著提升性能。LTP支持快速的感知机算法推理和高精度的深度学习分析,并在Huggingface Hub上提供预训练模型下载。最新版LTP v4.2.0优化了结构,并支持用户自定义模型训练和上传,提高了灵活性和实用性。
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