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自然语言处理和机器学习综述论文汇总与分析

本文汇总了数百篇关于自然语言处理和机器学习的综述论文,并对其进行分类和数量统计,涵盖对话系统、信息检索、大型语言模型等热门主题。文章展示了1063篇论文的链接,并根据发表年份绘制了统计图表,同时生成了展示热门话题的词云。

data-selection-survey - 全面探索语言模型数据选择的关键技术
GithubWeb数据多语言开源项目数据选择语言模型预训练
这个项目全面梳理了语言模型数据选择的各个环节,涵盖预训练、指令微调和偏好对齐等阶段。内容包括语言过滤、启发式方法、数据质量评估和去重等核心技术,还探讨了多语言和特定领域模型的专门选择策略。项目汇集了众多相关研究文献,为语言模型开发提供了系统的参考资源。
funNLP - 全面汇总AI相关资源,文本处理、语音识别及NLP项目
GithubLLM训练推理NLP民工的乐园中文NLP资源库开源项目文本生成热门类ChatGPT模型
本资源为AI领域研究人员和开发者提供全面的相关工具、库和项目。涵盖文本处理、语音识别、自然语言处理(NLP)等多个方向,包括敏感词检测、机器翻译、情感分析等实用功能,适合于科研、教育和商业应用。
Annotated-ML-Papers - Annotated-ML-Papers 机器学习与深度学习论文注释综述
Annotated-ML-PapersDLGithubML博客开源项目论文注释
此项目提供对机器学习和深度学习论文的详细注释和总结,帮助读者深入理解最新研究进展。博客内容定期更新,提供最新的研究信息。加入邮件列表,可第一时间获取项目更新。
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。
KnowledgeEditingPapers - 大语言模型知识编辑研究最新进展汇总
Github人工智能大语言模型开源项目模型更新知识编辑论文综述
KnowledgeEditingPapers汇总大语言模型知识编辑领域的最新研究成果,包括方法、分析和工具。项目涵盖参数保持、参数修改等技术,提供教程、综述和基准数据集,全面展示该领域进展和挑战。持续更新的内容为研究者和开发者提供了丰富的学习资源。
Multimodal-AND-Large-Language-Models - 多模态与大语言模型前沿研究综述
Github人工智能多模态大语言模型开源项目机器学习视觉语言模型
本项目汇总了多模态和大语言模型领域的最新研究进展,涵盖结构化知识提取、事件抽取、场景图生成和属性识别等核心技术。同时探讨了视觉语言模型在推理、组合性和开放词汇等方面的前沿问题。项目还收录了大量相关综述和立场文章,为研究人员提供全面的领域概览和未来方向参考。
Awesome-Tool-Learning - 大型语言模型工具学习研究与应用进展综述
Github人工智能大语言模型工具增强工具学习开源项目自然语言处理
Awesome-Tool-Learning汇集了工具学习领域的精选论文和应用。项目涵盖调查研究、微调、上下文学习等多个方向的最新进展,同时收录英文和中文资源。研究人员和开发者可通过该项目全面了解大型语言模型在工具使用方面的前沿发展。
sentiment-analysis - 多种中文情感分析方法及实现途径
GithubSentiment Analysis开源项目情感分析文本分类深度学习自然语言处理
该页面介绍了中文情感分析的三种类型:基于情感词典、传统机器学习和深度学习的方法,并展示了四种实现方式:词典法、Bayes法、ALBERT与TextCNN结合及其emoji扩展。适合自然语言处理和文本分类爱好者深入了解情感分析的实现手段。
LLMSys-PaperList - 大语言模型系统论文精选 前沿研究与技术进展
GithubLLM开源项目模型推理模型训练深度学习系统优化
该项目汇集大语言模型系统相关的学术论文、文章、教程和项目,涵盖预训练、推理服务、微调系统等多个方面。包括Megatron-LM、FlashAttention、vLLM等重要工作,还涉及LLM用于系统优化的研究。这一精选列表有助于研究者和开发者及时了解大语言模型系统领域的最新进展。
Awesome-LLM4RS-Papers - 聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究的论文集
AI绘图GithubLLMRecPapers大型语言模型开源项目推荐系统
Awesome-LLM4RS-Papers是一套精选论文集,聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究。本集合包含自2023至2024年期间发布的期刊文章和会议论文,覆盖了隐私保护、个性化方案、效率提升等诸多创新领域。该项目为研究人员和技术开发者提供关于如何利用大型语言模型增强推荐系统的全面资料。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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