nlg-eval

自然语言生成多指标评估工具使用指南

开源项目 nlg-eval 自然语言生成评估方法 BLEU Python Github

提供全面的自然语言生成（NLG）评估工具，包含BLEU、METEOR、ROUGE、CIDEr等多种无监督指标。文档涵盖安装、设置、验证及使用方法，并支持Python API和命令行使用方式，适用于多种操作系统。

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介绍相关项目

nlpaug - NLP数据增强的Python工具库

Githubnlpaug开源项目数据增强机器学习自然语言处理音频处理

nlpaug为文本和音频提供数据增强解决方案，适用于多种机器学习和神经网络框架，如scikit-learn、PyTorch和TensorFlow，只需几行代码即可实现数据增强。

NL-Augmenter - 多样化自然语言数据增强开源工具

GitHubGithubNL-Augmenter开源项目数据集转换自然语言增强

NL-Augmenter作为一个开源协作项目，为自然语言数据集提供多种转换方法。它包含随机化名称和数字、改变风格语法、复述等丰富的数据增强技术。该框架通过GitHub接受贡献者提交的新转换方法，不断扩展功能。此外，NL-Augmenter还具备过滤器功能，可识别数据集中的特定子集。这一工具为自然语言处理（NLP）研究提供了灵活多样的数据增强选择，有效提升NLP模型性能。

gpt-j-api - 与GPT-J语言模型互动的文本生成和多语言分类API

API端点GPT-JGithubgpt-j-api开源项目文本生成零样本分类

介绍了通过API与GPT-J语言模型进行互动，支持文本生成和多语言文本分类，包括Python和Bash示例、公开API接口、Streamlit应用和独立API文档。提供了在TPU VM上设置服务器和部署Streamlit仪表板的详细指南。

sklearn-evaluation - 机器学习模型评估工具

GithubJupyter notebookPythonsklearn-evaluation开源项目机器学习模型评估

sklearn-evaluation是一款简便的机器学习模型评估工具，支持绘制混淆矩阵、特征重要性、精准率-召回率、ROC曲线、肘部曲线和轮廓图等多种图表，并生成HTML格式的评估报告。该工具还可使用本地SQLite数据库进行实验跟踪，分析Jupyter notebook输出，并通过SQL查询notebook数据。兼容Python 3.7及更高版本，适用于Linux、macOS和Windows平台，提供全面的模型评估功能。

renumics-rag - 使用Renumics RAG进行检索增强生成数据的探索和可视化

GithubLangChainOpenAIPoetryRenumics RAGStreamlit开源项目

Renumics RAG项目使用LangChain和Streamlit实现检索增强生成助手。通过简单的虚拟环境配置，支持GPU和CPU用户可以快速安装相关依赖项。提供对HTML文件的文档索引和通过命令行或Web应用进行文档检索和问题解答的功能。支持OpenAI、Hugging Face模型的集成，并能使用Renumics Spotlight进行数据的交互式探索，帮助用户了解RAG系统的性能与数据分布。

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。

awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总数据处理到评估应有尽有

GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估

该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源，包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术，并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息，有助于推进相关项目的开发与应用。

awesome-generative-ai-guide - 全面的生成式AI研究与开发资源库

Githubawesome-generative-ai-guide人工智能大语言模型开源项目机器学习生成式AI

EasyNLP - 综合性易用的NLP工具包，支持大规模预训练模型

EasyNLPGithubNLP工具包分布式训练多模态预训练模型开源项目知识蒸馏

EasyNLP是一个由阿里巴巴发布的自然语言处理工具包，基于PyTorch架构，支持分布式训练和多种NLP算法。它结合知识蒸馏和少样本学习技术，支持大规模预训练模型的部署，并支持CLIP和DALLE等多模态预训练模型，与阿里云PAI平台无缝集成，提供统一的模型训练和部署框架，广泛应用于多个业务场景。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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