OmniEvent

多模型事件抽取框架支持多种范式和语言

OmniEvent是一个开源事件抽取工具包，支持事件检测和事件论元抽取。它覆盖多种范式，如令牌分类、序列标注、机器阅读理解和序列到序列等，在英文和中文数据集上提供统一评估。采用模块化实现，具有可扩展性，支持大型模型训练和推理，易用性高，兼容Transformers库。

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介绍相关项目

opt-66b - Meta AI推出OPT系列开源预训练语言模型促进NLP研究

GithubHuggingfaceOPT大语言模型开源项目文本生成模型自然语言模型预训练模型

OPT是Meta AI开发的开源预训练Transformer语言模型系列,参数规模从125M到175B不等。该系列模型主要基于英语文本训练,性能可媲美GPT-3。OPT旨在促进大型语言模型的可复现研究,使更多研究者能够参与探讨其影响。这些模型可用于文本生成和下游任务评估,但也存在偏见等局限性。通过开放OPT,Meta AI期望推动自然语言处理技术的整体进步。

bertweet-base-emotion-analysis - BerTweet英文情感分析模型集成EmoEvent语料库

BERTweetGithubHuggingface开源项目情感分析数据集机器学习模型自然语言处理

bertweet-base-emotion-analysis是一个基于BerTweet架构的英文情感分析开源模型，通过EmoEvent语料库训练而成。作为pysentimiento库的组成部分，该模型支持英文文本的情感识别与分析，主要应用于学术研究领域。该模型结合预训练语言模型技术，为自然语言处理研究提供了实用的情感分析工具。

unified-io-2 - 跨模态人工智能的开源新标杆

GithubUnified-IO 2人工智能多模态模型开源项目机器学习深度学习

Unified-IO 2是一个开源的多模态AI框架，集成视觉、语言、音频和动作处理能力。项目提供完整代码支持演示、训练和推理，适用于TPU和GPU环境。基于T5X优化，内含多规格预训练模型和丰富数据集。其跨模态学习和生成能力为AI研究与应用提供了新的可能性。项目采用模块化设计，便于研究人员和开发者进行二次开发和定制。Unified-IO 2支持多种数据格式和预处理流程，为不同任务场景提供灵活解决方案。其开源性质促进了AI社区的协作与创新，为多模态AI技术的进步做出贡献。

OpenAOE - 大模型群聊框架，同时与多个大语言模型聊天

API接入GithubLLMsOpenAOEOpen源AI多模型并行响应开源项目

OpenAOE是一款创新的开源项目，致力于实现群体智能并行化处理。通过单一提示，可以同时获取多模型响应。OpenAOE支持多种商用和开源LLM API，包括gpt3.5、gpt4等，并提供后端API和WEB界面，满足不同需求。项目支持pip、docker和源码运行，可助于快速简便地部署和使用。

gliner_multi - 灵活识别多语言实体的开源NER模型

GLiNERGithubHuggingface命名实体识别多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

GLiNER-multi是一个基于双向Transformer架构的开源多语言命名实体识别模型。它能够灵活识别各种实体类型，填补了传统NER模型与大型语言模型之间的空白。该模型在Pile-NER数据集上训练，支持多语言处理，易于集成到不同的自然语言处理应用中。GLiNER-multi在保证性能的同时优化了模型规模，适用于计算资源有限的场景。

UniNER-7B-all - 跨多数据集的命名实体识别开源模型

GithubHuggingfaceUniNER命名实体识别大模型开源项目模型研究自然语言处理

UniNER-7B-all模型结合ChatGPT生成的Pile-NER-type和Pile-NER-definition数据及Universal NER基准中40个数据集进行训练，适合多数据集的命名实体识别研究。模型在排除CrossNER和MIT数据集的情况下进行OOD评估。详细的使用指南和模型信息可以通过相关论文及GitHub仓库获得，模型适用于研究目的，遵循CC BY-NC 4.0许可协议。

uniflow-llm-based-pdf-extraction-text-cleaning-data-clustering - 多源文档提取与转换的统一LLM框架

GithubLLM接口uniflow开源项目数据转换文档提取模型微调

uniflow是一个开源项目，为多种文档类型提供统一的LLM接口，实现数据提取和转换。支持PDF、HTML和TXT等格式，兼容OpenAI、Google Gemini和AWS BedRock等主流LLM模型。该项目致力于解决遗留文档处理和数据准备的难题，为数据科学家提供生成隐私保护训练数据集的工具，简化LLM微调流程。uniflow还包含多个实用案例，如财务报告分析和教育资料问答生成等。

manga-ocr - 日本漫画光学字符识别工具，支持多种文本处理场景

GithubManga OCRPythonTransformers光学字符识别开源项目日本放送協会

Manga OCR 是一款基于Transformer的自定义端到端模型的光学字符识别工具，专为日本漫画设计。它可以识别垂直和平行文本、带有振假名的文本、覆盖在图像上的文本、各种字体以及低质量图像。Manga OCR 支持一次性识别多行文本，适用于漫画中的文本气泡。同时，该项目还提供与GUI阅读器和HTML覆盖生成工具的集成，便于用户创建完整的阅读和挖掘工作流程。

Anomaly-Transformer - 创新时间序列异常检测模型的新方法

Anomaly-TransformerGithub开源项目异常检测无监督学习时间序列注意力机制

Anomaly-Transformer是一种时间序列异常检测模型，利用关联差异作为可区分标准，并结合Anomaly-Attention机制和极小极大策略提高检测效果。该模型在多个基准数据集上展现出优秀性能，为无监督时间序列异常检测领域提供了新的解决方案。

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