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DeepOnto

融合深度学习的本体工程Python工具包

DeepOnto是一个融合深度学习技术的本体工程Python工具包。它提供本体处理、推理、修剪等核心功能,并实现BERTMap、Bio-ML等先进工具和资源。该项目为本体工程任务提供构建模块,支持深度学习模型实现、资源构建和评估。DeepOnto由牛津大学知识表示与推理组开发,为本体工程领域研究与应用提供支持。

labse_bert - 多语言BERT句子嵌入模型及其应用
GithubHuggingfaceLABSE BERT句子嵌入多语言处理开源项目模型模型应用自然语言处理
LaBSE BERT是一种语言无关的句子嵌入模型,由Fangxiaoyu Feng等人开发并在TensorFlow Hub上提供。该模型能够将文本转换为高效的向量表示,适用于多语言文本处理。利用AutoTokenizer和AutoModel加载模型,并通过mean_pooling方法获取句子嵌入,以增强文本分析和信息检索等领域的性能。使用PyTorch实现编码和处理,多语言文本分析更加轻松。
MeaningBERT - 智能评估句子间语义保留的自动化指标
GithubHuggingfaceMeaningBERT开源项目机器学习模型模型自然语言处理评估指标语义保留
MeaningBERT是一种创新的自动化指标,用于评估句子间的语义保留程度。该工具基于先进的自然语言处理技术,其评估结果与人类判断高度相关。MeaningBERT不仅可用于评估任务,还支持进一步训练和微调。在相同句子和无关句子的测试中,MeaningBERT展现了卓越的表现,凸显了其在语义评估方面的可靠性和准确性。研究人员和开发者可通过HuggingFace平台便捷地使用MeaningBERT进行模型训练或评估工作。
bisheng - 开源大模型应用开发平台
BishengGithub大模型应用开源开源项目数据治理智能应用热门
Bisheng是一款开源大模型应用开发平台,旨在加速大模型技术在多种业务场景下的应用落地,通过提供灵活、可靠的开发组件和流程编排能力,支持包括文档摘要、知识库问答和对话等智能应用的构建。平台强调实用功能和数据治理,专为高并发和企业级应用设计。于2023年8月底正式开源,提供全面的开发者文档和社区支持。
awesome-nlp - 一个综合NLP(自然语言处理)资源库,集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料
GithubNLPPython开源项目机器学习深度学习自然语言处理
awesome-nlp是一个综合NLP(自然语言处理)资源库,集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料。与顶尖实验室合作,保持在NLP领域的前沿,提供机器翻译、情感分析等多样化应用。支持多语言处理,如中文、韩文、阿拉伯文等,为全球用户提供适用资源,是一个知名的NLP信息平台。
BioGPT - 预训练Transformer模型为生物医学文本提供强大工具
BioGPTGithubTransformer开源项目生物医学文本自然语言处理预训练模型
BioGPT是一个针对生物医学文本的预训练Transformer模型。该模型在关系提取、文档分类和问答等下游任务中表现优异。项目提供预训练模型和特定任务的微调模型,可通过多种渠道获取。BioGPT支持文本生成、特征提取等多种应用场景,为生物医学自然语言处理研究提供了实用工具。
mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7 - mDeBERTa-v3模型实现多语言自然语言推理和零样本分类
GithubHuggingfacemDeBERTa-v3多语言开源项目机器学习模型自然语言推理零样本分类
mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7是一个支持100种语言的自然语言推理和零样本分类模型。它基于mDeBERTa-v3-base架构,通过XNLI和multilingual-NLI-26lang-2mil7数据集微调,包含27种语言的270多万个文本对。该模型在XNLI和英语NLI测试中表现优异,展现出卓越的跨语言迁移能力,为多语言NLP任务提供了强大解决方案。
prot_bert - BERT蛋白质序列模型助力破解生命密码
GithubHuggingfaceProtBert开源项目掩码语言建模模型氨基酸序列生物信息学蛋白质语言模型
ProtBert是一种基于BERT架构的蛋白质序列预训练语言模型,在2.17亿个蛋白质序列上进行自监督学习。该模型能捕获序列中的关键生物物理特性,可用于蛋白质特征提取或下游任务微调。在二级结构预测和亚细胞定位等任务中表现优异,为解析蛋白质功能提供新工具。ProtBert展现了人工智能在生命科学领域的应用潜力。
1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率
AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
transformers是一个开源自然语言处理工具包,旨在通过简化模型训练和应用,提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型,便于执行各种文本分析和生成任务。
nlp-recipes - 使用最新深度学习模型加速自然语言处理系统开发
Azure Machine LearningBERTGithubNLPtransformers开源项目深度学习
该资源库提供构建NLP系统的示例和最佳实践,重点关注最新的深度学习方法和常见场景,如文本分类、命名实体识别和文本摘要。支持多语言,特别是利用预训练模型应对不同语言任务。内容基于与客户的合作经验,旨在简化开发过程,帮助数据科学家和工程师快速部署AI解决方案。
Neuralhub - 一体化神经网络开发与协作环境
AI工具AI研究Neuralhub协作平台深度学习神经网络
Neuralhub是面向AI爱好者、研究人员和工程师的一站式深度学习平台。它提供简化的神经网络开发环境,集成了从头构建网络的工具、丰富的预设组件库和高质量预训练模型。作为人工智能创新中心,Neuralhub不仅支持实验和技术突破,还培育了活跃的知识共享与协作社区。通过整合先进工具、前沿研究成果和海量模型资源,Neuralhub致力于让AI研究、学习和开发更加便捷高效,推动深度学习技术的普及与进步。
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