scispacy

科学文献处理的定制spaCy管道与模型

安装方式 Python 3.6 Github 开源项目 scispaCy spaCy 安装

scispaCy项目提供了适用于科学文献处理的定制化spaCy管道和模型，包括基于生物医学数据训练的分词器、词性标注器和实体识别模型。用户可轻松安装和使用这些工具，项目支持多种NER模型和实体链接器，适合不同任务使用，并提供详细的安装和使用指南。

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介绍相关项目

languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库

GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索

该Python库简化了大语言模型的使用，最低内存需求仅为512MB，确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置，功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等，适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装，在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。

AwesomeNLP - 从基础到前沿的NLP实战教程与学习资源

GithubNLP信息抽取大模型开源项目知识图谱自然语言处理

这个开源项目提供了全面的NLP学习资源，涵盖文本分类、信息抽取、知识图谱、机器翻译等多个领域的理论和实战教程。项目为NLP初学者设计了详细的学习路径，同时也包含了大模型应用等前沿内容。资源丰富且实用，适合希望深入学习自然语言处理的人员参考。

SapBERT-from-PubMedBERT-fulltext-mean-token - 生物医学实体表示自对齐预训练模型

GithubHuggingfaceSapBERT实体表示开源项目模型生物医学自然语言处理语义关系

SapBERT是基于PubMedBERT开发的生物医学预训练模型，采用自对齐技术优化实体语义表示。该模型在医学实体链接任务中表现卓越，创下多项基准测试新纪录。它能有效捕捉精细语义关系，为实体链接等任务提供强大支持。研究人员可通过简单的代码实现实体嵌入提取，便于进行生物医学文本分析。

awesome-nlp - 一个综合NLP（自然语言处理）资源库，集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料

GithubNLPPython开源项目机器学习深度学习自然语言处理

awesome-nlp是一个综合NLP（自然语言处理）资源库，集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料。与顶尖实验室合作，保持在NLP领域的前沿，提供机器翻译、情感分析等多样化应用。支持多语言处理，如中文、韩文、阿拉伯文等，为全球用户提供适用资源，是一个知名的NLP信息平台。

scikit-llm - 无缝集成大型语言模型到Scikit-Learn，提升文本分析能力

ChatGPTGithubScikit-LLM开源软件开源项目文本分析机器学习

Scikit-LLM通过将ChatGPT等强大语言模型无缝集成到Scikit-Learn中，增强文本分析任务效果。该工具支持零样本文本分类，并提供简单的Python代码实现快速部署。项目为数据科学家和开发者提供高效的文本分析解决方案，支持快速安装和详细文档，社区反馈和支持也是其重要组成部分。

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。

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。

scandi-nli-large - 北欧语言自然语言推理模型的性能分析

GithubHuggingfaceScandiNLI丹麦语开源项目挪威语模型瑞典语自然语言推理

该模型针对丹麦语、挪威语和瑞典语进行了自然语言推理微调，适用于零样本分类任务，拥有多个版本。大模型在语言任务中成绩突出，MCC为73.70%，F1分数为74.44%，准确率达83.91%。基于NbAiLab/nb-bert-large模型，并综合多语言NLI数据集进行训练，实现了对北欧语言的全面支持，适用于多语言自然语言处理。

biomed_roberta_base - RoBERTa衍生模型在生物医学NLP任务中展现优异性能

GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目模型生物医学自然语言处理语言模型预训练

BioMed-RoBERTa-base是一个针对生物医学领域优化的语言模型，基于RoBERTa-base架构，通过对268万篇科学论文全文的持续预训练而成。该模型在文本分类、关系提取和命名实体识别等多项生物医学NLP任务中表现出色，比基础RoBERTa模型有显著提升。这为生物医学领域的自然语言处理研究提供了一个强大的预训练工具。

pytextrank - 基于图算法的Python自然语言处理与知识图谱工具

GithubPyTextRankspaCy图算法开源项目文本摘要自然语言处理

PyTextRank 是一个Python实现的TextRank算法库，作为spaCy管道扩展，专注于图形化自然语言处理和知识图谱应用。它支持短语提取、低成本抽取式摘要，方便将非结构化文本转化为结构化信息。

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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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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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