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UD_English-EWT

UD英语网络树库 依存句法标注语料库

UD英语网络树库包含254,820个单词和16,622个句子,涵盖博客、新闻组、电子邮件等多种网络文本。语料采用CoNLL-U格式,依存关系经人工校正,部分双重标注。该语料库遵循通用依存关系规范,为自然语言处理研究提供了高质量的英语语言资源。

libriheavy - 大规模语音识别数据集,50,000小时带标点和上下文
GithubLibriheavy上下文开源项目数据集标点符号语音识别
Libriheavy是基于Librilight的大规模标注语音数据集,总时长达50,000小时。该数据集包含标点、大小写和上下文信息,适用于多种语音任务研究。Libriheavy提供完整版和ASR训练专用版本,支持多种数据格式。此外,项目还提供基线模型和性能排行榜,展示了在不同规模子集上的识别效果。研究人员可以通过简单步骤获取并使用这一丰富的语音识别资源。
opus-mt-en-uk - 高效英乌翻译模型优化方案
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-uk开源项目模型翻译英文到乌克兰文
opus-mt-en-uk项目是一个专注于英乌机器翻译的开源模型,使用基于opus数据集的transformer-align技术,提供高效的语言翻译。模型经过规范化和SentencePiece预处理,在Tatoeba测试集中表现优异,BLEU得分为50.2,chr-F为0.674。项目提供原始模型权重和测试集结果供用户下载,以便进行实际应用和评估。
Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ - 优化的大规模语言模型,支持长文本处理与多语言生成
GithubHuggingfaceQwenQwen2.5多语言支持开源项目指令跟随模型长文本处理
Qwen2.5 增强版在知识获取、编程和数学能力上有显著提升,支持最大128K的长文本处理及29种语言,优化用于指令追踪和生成结构化数据,尤其适合聊天机器人应用。
llm_benchmarks - 大语言模型评估基准集合
GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言理解
llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。
ukr-roberta-base - 乌克兰文HuggingFace模型的语料库预训练
GithubHuggingFaceHuggingfaceUkrainian Wikipediaukr-roberta-base开源项目模型训练数据语言模型
该项目使用乌克兰语言的多种语料库,并结合HuggingFace的Roberta分词器进行了处理。所使用的语料包括乌克兰维基百科、OSCAR数据集及社交网络样本。通过V100硬件加速的方法,预训练出与roberta-base-cased架构类似的模型,拥有12层、768个隐藏单元和125M参数。有关详细的训练配置和技术细节,请参阅原始项目。
Classical-Modern - 文言文与现代汉语的大规模平行语料库
Github古籍平行语料开源项目数据对齐文言文现代文
Classical-Modern是一个大规模文言文与现代汉语平行语料库。该项目收录了327本古籍原文和97本双语对照数据,共972467个句对。语料库提供原文、译文和双语三种格式,保留了原文顺序。数据经过句子级对齐处理,为中国古典文学研究和自然语言处理提供了重要资源。
booknlp - 用于书籍和长文档的全面自然语言处理管道
Github事件标注实体识别开源项目指代消解文本分析自然语言处理
BookNLP是一个专门针对英文书籍和长文档的自然语言处理管道。它集成了多项功能,如词性标注、依存句法分析、实体识别、人物名称聚类、指代消解、引语说话人识别等。系统提供大小两种模型,可根据计算资源和精度需求灵活选择。BookNLP为文学文本分析和大规模文档处理提供了全面的语言学分析支持。
wink-nlp - 高性能和高精度的JavaScript自然语言处理库
GithubJavaScriptwinkNLP开源项目文本分析自然语言处理高性能
这个JavaScript自然语言处理库优化了性能和精度,可显著提升NLP应用开发效率。它支持单词嵌入,代码无外部依赖,体积仅约10KB,并有近100%的测试覆盖率。主要功能包括多语言分词、句子边界检测、情感分析、词性标注和命名实体识别,适用于Node.js、浏览器和Deno环境。
BERTweet - 专为英语推文预训练的大规模语言模型,助力自然语言处理
BERTweetCOVID-19GithubRoBERTa开源项目英文推文语言模型
BERTweet是首个专为英语推文预训练的公共语言模型,基于RoBERTa预训练程序,使用850M条推文数据进行训练,包含普通推文和疫情相关推文。BERTweet提供多种预训练模型,能够无缝集成于transformers和fairseq框架,支持情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务,为研究和应用提供有力支持。
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