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indictrans2-en-indic-1B

支持22种印度官方语言双向翻译的开源机器翻译模型

IndicTrans2是一个开源机器翻译模型,专注于英语和22种印度官方语言之间的翻译。该模型基于Transformer架构,拥有11亿参数,支持多种印度文字系统,包括印地文、泰米尔文和泰卢固文等。IndicTrans2提供HuggingFace接口,便于开发者集成使用。模型在多个翻译基准测试中表现出色,适用于各种印度语言翻译场景。

indic_nlp_library - 全面的印度语言自然语言处理Python库
GithubIndic NLP LibraryPython库印度语言处理开源项目文本处理自然语言处理
indic_nlp_library是一个面向印度语言的Python自然语言处理库。主要功能包括文本规范化、脚本转换、分词、分句和音节划分等。该库利用印度语言在脚本和语法上的共性,为多种印度语言文本处理提供统一解决方案。此外,库中还包含丰富的语言资源和便捷的API接口,可用于各类印度语言文本分析任务。
txlm-roberta-hindi-sentiment - 印地语情感分析模型:性能与应用场景
F1-scoreGithubHindiHuggingfaceT-XLM-RoBERTa-Hindi-Sentiment开源项目情感分类数据集模型
这款印地语情感分析模型基于公开数据集进行了微调,具备0.89的加权平均宏F1评分,适合在印地语媒体中提取情感信息。模型使用PyTorch模块进行微调,详细教程可在LondonStory的GitHub页面获取。
InternVL2-2B - 多模态大语言模型支持多语言及多媒体理解
GithubHuggingfaceInternVL2人工智能多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉
InternVL2-2B是一个开源的多模态大语言模型,参数量为2.2B。该模型在文档理解、图表分析和场景文本识别等任务中表现优异,性能接近商业闭源模型。InternVL2-2B支持8K上下文窗口,可处理长文本、多图像和视频输入,大幅提升了多模态理解能力。作为一款出色的开源模型,InternVL2-2B为多模态人工智能研究和应用提供了新的可能性。
internlm2-1_8b - 18亿参数开源语言模型支持20万字超长上下文输入
GithubHuggingfaceInternLM大语言模型开源模型开源项目性能评测模型超长上下文
InternLM2-1.8B是一个18亿参数的开源语言模型,包含基础模型、对话模型和RLHF对齐版本。它支持20万字的上下文输入,在长文本理解、推理、数学和编程方面表现优异。该模型开放学术研究使用,并提供免费商业授权申请渠道。
internlm2-20b - 提供深度适应性和超长文本理解能力的20B语言模型
GithubHuggingfaceInternLM对话模型开源项目性能评测模型模型开源评测工具
InternLM2-20B是一款支持20万字符上下文的语言模型,其在推理、数学和编程领域的表现突出。模型分为基础和对话优化版本,可以满足多样的语言处理需求。通过OpenCompass评测,其展示了卓越的综合性能,适合复杂的研究和商业应用。
indobert-base-uncased - 印尼语BERT模型提升NLP任务表现
GithubHuggingfaceIndoBERT印尼语句法分析开源项目情感分析模型语言模型
IndoBERT是为印尼语开发的BERT模型,经过2.4百万步的训练,使用了超过2.2亿字的数据来源于印尼维基百科与新闻和网络语料库。该模型在词性标注、命名实体识别等印尼语NLP任务中表现优异,表现高于其他模型。IndoBERT的卓越性能在印尼语基准测试IndoLEM中得到验证,并可通过transformers库加载使用。
vinai-translate-en2vi-v2 - VinAI开发的越南语-英语双向神经机器翻译系统
GithubHuggingfaceVinAI Translate开源项目机器翻译模型自然语言处理英语越南语
VinAI开发的越南语-英语双向神经机器翻译系统,提供了两个预训练模型,分别用于越南语到英语和英语到越南语的翻译。系统采用神经网络架构,致力于提高翻译质量。研究人员可通过引用相关论文了解更多技术细节和实验结果。该项目为跨语言交流和自然语言处理研究提供了有价值的资源。
opus-mt-en-id - 英语至印尼语开源神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceopus-mt-en-id开源项目数据集机器翻译模型模型评估自然语言处理
opus-mt-en-id是一个开源的英语到印尼语神经机器翻译模型,基于Transformer架构设计。该模型使用OPUS数据集训练,经过normalization和SentencePiece预处理。在Tatoeba测试集上,模型达到38.3 BLEU分和0.636 chr-F分的性能。项目提供预训练权重和测试集,方便研究人员进行评估和应用。
nllb-200-1.3B - 支持200种语言互译的机器翻译开源模型
GithubHuggingfaceNLLB-200人工智能研究多语言模型开源项目机器翻译模型算法训练
nllb-200-1.3B是一个1.3B参数规模的开源机器翻译模型,支持200种语言之间的互相翻译。模型基于Flores-200数据集训练,特别关注低资源语言的翻译效果,支持最大512个token的单句翻译。经BLEU、spBLEU和chrF++等指标评估,该模型主要用于机器翻译研究,不适用于医疗、法律等专业领域的生产环境。
wav2vec2-indonesian-javanese-sundanese - 印尼、爪哇和巽他语的多语言语音识别模型
GithubHuggingfaceWav2Vec2印尼语多语言开源项目模型自动语音识别语音识别
利用优化的Wav2Vec2模型,专注于印尼、爪哇和巽他语的多语言语音识别,数据来自Common Voice和TTS数据集,拥有较低字错误率并提供在线演示,工具无需语言模型,适合16kHz语音输入,帮助研究人员和开发者探索多语言识别技术。
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天工AI音乐平台支持音乐创作,特别是在国风音乐领域。该平台适合新手DJ和音乐爱好者使用,帮助他们启动音乐创作,增添生活乐趣,同时发现和分享新音乐。

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