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MedQuAD

涵盖多类医学问题的大规模问答数据集

MedQuAD是一个包含47,457对医学问答的大规模数据集,源自12个美国国立卫生研究院(NIH)网站。它涵盖37种问题类型,涉及疾病、药物和其他医疗实体,并附有丰富的语义注释。此外,MedQuAD提供2,479个经人工评判的答案作为QA测试集,可用于评估信息检索和问答系统的性能。这一资源为医学自然语言处理和问答系统研究提供了重要支持。

KG_RAG - 解锁医学知识图谱的力量和KG-RAG框架概述
GPTGithubKG-RAG大型语言模型开源项目生物医学知识图谱
KG-RAG,一种融合生物医学知识图谱SPOKE与大型语言模型的检索增强生成系统,专为提升特定领域的语义理解而设计。了解其配置、运行方法及在生物医学应用中的实例。
bluebert_pubmed_uncased_L-12_H-768_A-12 - 基于PubMed文本的BlueBERT模型及其应用
BERT模型BlueBertGithubHuggingfacePubMed开源项目模型生物医学自然语言处理
探索在PubMed文献上预训练的BERT模型,BlueBERT利用4000M词语料库支持生物医学自然语言处理,提升医学信息提取和文本分析精度,并通过多个基准数据集的评估。
roberta-large-squad2 - 基于RoBERTa的大规模抽取式问答模型
GithubHuggingfaceSQuADroberta-large开源项目机器学习模型自然语言处理问答系统
roberta-large-squad2是一个在SQuAD 2.0数据集上微调的大规模抽取式问答模型。该模型基于RoBERTa架构,在多个问答任务中表现优异,包括SQuAD v2和对抗性问答等。它能够处理可回答和不可回答的问题,适用于广泛的问答应用场景。开发者可以通过Haystack或Transformers库轻松集成此模型,构建高性能的问答系统。
LLMDataHub - 大语言模型训练数据集合
GithubLLMDataHub大语言模型开源社区开源项目数据集聊天机器人
LLMDataHub汇聚高品质大语言模型训练数据,为研究人员和从业者提供丰富的数据资源。该平台涵盖多种数据集,适合提升聊天机器人对话质量、应答生成及语言理解。同时,平台更新最新数据集,助您获取行业前沿资源。
question_extractor - 自动从文本数据中提取问答对的开源项目
GithubOpenAI APIQuestion Extractor大语言模型开源项目文档处理问答对生成
question_extractor是一个开源项目,能够自动从文本数据中提取问答对。它利用ChatGPT处理大量文档,快速生成可用于训练语言模型的数据集。该项目支持并行处理,可以有效处理长文本,适用于各种文档类型。对于需要构建专业领域问答数据集的研究人员和开发者,question_extractor提供了一个高效、自动化的解决方案。
QueryHub - 整合AI技术的学术交流与资源共享平台
AI助手AI工具QueryHub学术问答平台智能搜索社区协作
QueryHub结合学术问答社区和AI技术,打造互动学习平台。提供论坛交流、AI辅助和PDF智能对话等功能,支持全天候学术咨询。智能搜索帮助用户快速定位资料。平台旨在提升学习效率,加速知识传播,推动学术社群协作。
gelectra-large-germanquad - gelectra-large 德语问答模型助力高效信息提取
GermanQuADGithubHaystackHuggingfacegelectra-large开源项目德语问答模型模型训练
gelectra-large 是一个基于 GermanQuAD 数据集训练的德语问答模型,专注于信息抽取的优化。该模型可在 Haystack 平台中用于文档问答,并在 V100 GPU 上进行了训练与测试,具有高效性能表现。其数据集和代码开源可用,支持德语文档的精准问答,有助于提高自然语言处理任务的效率和准确性。
ChatKBQA - 知识库问答的生成,检索框架
GithubKBQALLM开源项目知识库问答知识检索语义解析
ChatKBQA是一个创新的知识库问答框架,采用生成-检索方法。该框架首先利用微调的大语言模型生成逻辑形式,再通过无监督检索替换实体和关系,有效提升了生成和检索效果。ChatKBQA解决了知识检索效率、错误传播和方法复杂性等问题,在WebQSP和CWQ基准测试中展现出优异性能。
electra_large_discriminator_squad2_512 - ELECTRA大型判别器模型在SQuAD2.0数据集上的问答系统微调
ELECTRAGithubHuggingface开源项目机器学习模型模型微调自然语言处理问答系统
electra_large_discriminator_squad2_512是基于ELECTRA大型判别器模型在SQuAD2.0数据集上微调的问答系统。该模型在精确匹配和F1分数上分别达到87.10%和89.98%。它使用PyTorch和Transformers库实现,最大序列长度为512,经3轮训练后展现出优秀的问答性能。该项目还提供了详细的训练脚本和系统环境信息,便于其他研究者复现和改进。
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豆包MarsCode

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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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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讯飞绘镜是一个支持从创意到完整视频创作的智能平台,用户可以快速生成视频素材并创作独特的音乐视频和故事。平台提供多样化的主题和精选作品,帮助用户探索创意灵感。

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讯飞文书依托讯飞星火大模型,为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能,满足事务性工作的高频需求,帮助撰稿人节省精力,提高效率,优化工作与生活。

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