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IndicNER

面向11种印度语言的多语言命名实体识别模型

IndicNER是一个针对11种印度语言开发的命名实体识别模型。该模型通过数百万句子的微调训练,并在人工标注测试集和多个公开数据集上进行了性能评估。IndicNER支持阿萨姆语、孟加拉语、古吉拉特语等多种印度语言,能够有效识别句子中的命名实体。作为一个基于最新深度学习技术的工具,IndicNER为印度语言的自然语言处理研究和应用提供了有力支持。

mindnlp - 开源自然语言处理与大语言模型框架
GithubMindNLPMindSpore大语言模型开源项目自然语言处理预训练模型
MindNLP是一个基于MindSpore的开源自然语言处理库,支持语言模型、机器翻译、问答系统、情感分析、序列标注和摘要生成等多种任务。该项目集成了BERT、Roberta、GPT2和T5等多种预训练模型,通过类似Huggingface的API简化了使用流程。用户可通过pypi或源代码安装该库,并支持包括Llama、GLM和RWKV在内的大型语言模型的预训练、微调和推理,非常适合研究者和开发人员构建和训练模型。
YAYI-UIE - 多领域信息抽取统一模型
GithubYAYI-UIE信息抽取大模型开源开源项目指令微调
YAYI-UIE是一个信息抽取统一大模型,基于百万级高质量数据训练而成。该模型支持命名实体识别、关系抽取和事件抽取等任务,涵盖通用、安全、金融、生物、医疗等多个领域。YAYI-UIE在多个中英文数据集上展现出优秀的零样本性能,为信息抽取研究和应用提供了有力工具。作为开源项目,YAYI-UIE促进了中文预训练大模型社区的发展,推动了开放人工智能生态系统的建设。
ngram - N元语言模型实践:机器学习基础与自然语言处理入门
Githubn-gramtokenization开源项目机器学习自回归语言模型
ngram项目是一个构建N元语言模型的开源工具,通过实践演示机器学习和自然语言处理的基础概念。项目使用32,032个名字作为数据集,实现字符级语言模型,涵盖训练、评估、数据分割等核心环节。提供Python和C语言双版本实现,便于深入理解N元模型原理及性能比较。适合入门者学习自回归语言建模和机器学习基础知识。
awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具
GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理
该项目列出了多个优秀的开源项目和应用,均与Hugging Face库集成,为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库,提升自然语言处理任务的效率和效果。
keras-nlp - 兼容多框架的自然语言处理工具和预训练模型
GithubJAXKerasNLPPyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理
KerasNLP 是一个兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch 的自然语言处理库,提供预训练模型和低级模块。基于 Keras 3,支持 GPU 和 TPU 的微调,并可跨框架训练和序列化。设置 KERAS_BACKEND 环境变量即可切换框架,安装方便,立即体验强大 NLP 功能。
Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型
此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色,支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。
NLP-Interview-Notes - 自然语言处理面试全攻略与实战技巧
GithubNLP事件抽取信息抽取关系抽取命名实体识别开源项目
该项目汇总了自然语言处理(NLP)领域的常见面试题和详细解析,包括信息抽取、命名实体识别、关系抽取、事件抽取等方面的内容。项目内容涵盖了对隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场以及深度学习结合CRF等算法的详细分析,帮助学习者掌握算法原理和实际应用。此外,还提供了各类实战技巧和常见问题的解决方法,全面助力NLP面试准备。
nlp-recipes - 使用最新深度学习模型加速自然语言处理系统开发
Azure Machine LearningBERTGithubNLPtransformers开源项目深度学习
该资源库提供构建NLP系统的示例和最佳实践,重点关注最新的深度学习方法和常见场景,如文本分类、命名实体识别和文本摘要。支持多语言,特别是利用预训练模型应对不同语言任务。内容基于与客户的合作经验,旨在简化开发过程,帮助数据科学家和工程师快速部署AI解决方案。
TransnormerLLM - 使用线性注意力机制的大规模语言模型
GithubTransNormerLLM大语言模型开源项目模型权重线性注意力机制高质量语料库
TransNormerLLM是一种高效的大规模语言模型,使用线性注意力机制,优于传统的软注意力模型。该模型训练于高质量语料库,包含1.4万亿个词元,支持中文、英语和多语言基准测试,在多领域表现出色。提供385M、1B和7B参数版本,开放给学术研究,商用需申请许可。
spark-nlp - 高效自然语言处理与大规模语言模型开源库
Apache SparkGithubSpark NLP开源项目机器学习自然语言处理预训练模型
Spark NLP 是一个基于 Apache Spark 的开源库,提供高效且准确的自然语言处理注释,支持机器学习管道的分布式扩展。该库包含超过 36000 个预训练管道和模型,支持 200 多种语言,涵盖分词、词性标注、嵌入、命名实体识别、文本分类、情感分析、机器翻译等任务。兼容 BERT、RoBERTa 等主流变压器模型,支持 Python、R、Java、Scala 和 Kotlin。
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