Multimodal-Toolkit

通用多模态数据与文本特征融合工具包

Multimodal Transformers HuggingFace Transformers Python 分类任务回归任务 Github 开源项目

一个用于分类和回归任务的工具包，结合HuggingFace Transformers的文本特征与表格数据，生成多模态特征以提高模型性能。该工具包支持多种模型和组合方法，提供详尽的示例和数据集，包括BERT、ALBERT等模型，以及电商评论、Airbnb数据和宠物领养预测等实际应用。

文档

Tabular-LLM - 表格智能数据集的收集与LLM模型优化

Alpaca-CoTGithubLLMTabular LLM开源项目微调平台表格智能

此项目利用Alpaca-CoT平台，集合和整理多种表格智能任务的数据集，并对现有的大型语言模型进行微调，以提升其对表格数据的理解和处理能力。主要涵盖表格问答和表格-文本生成等任务。项目提供开源训练代码和格式统一的表格数据，并开放训练模型，助力研究者复现及优化表格智能任务。

fusilli - 多模态数据融合Python库支持机器学习任务

GithubPyTorchfusilli多模态数据融合开源项目数据分析机器学习

fusilli是一个多模态数据融合Python库，支持表格-表格和表格-图像融合，适用于回归、二分类和多分类任务。基于PyTorch Lightning和PyTorch Geometric构建，提供平台比较不同融合方法。能有效结合血液检测和神经影像等数据类型，用于疾病预测等应用。为研究人员和开发者提供便捷工具，探索多模态数据融合技术。

text2text - 跨语言文本处理的综合工具包

GithubText2Text开源项目文本生成自然语言处理语言翻译跨语言模型

提供跨语言文本生成、翻译、嵌入和问答等功能的NLP工具包，支持百种语言。可在Google Colab平台免费运行，适用学术研究、企业应用和个性化开发。通过示例和快速入门指南，用户能快速掌握强大的多语言模型，高效处理文本。

Text-Moderation - 基于Deberta-v3的多分类文本审核系统

AutotrainDeBERTaGithubHuggingface内容分类开源项目文本审核模型自然语言处理

Text-Moderation采用Deberta-v3架构开发的文本分类模型，通过九类标签对文本内容进行审核分类。模型可识别包括性内容、仇恨言论、暴力描述、骚扰行为和自残倾向等敏感信息，并为每个类别提供概率评分。该模型实现了75%的分类准确率，主要支持英语文本的审核工作，可应用于内容审核和文本管理场景。

MMRec - 现代多模态推荐系统研究工具箱

GithubMMRec图神经网络多模态推荐开源项目推荐系统深度学习

TencentPretrain - 多模态预训练和微调框架，支持文本、视觉与音频数据

GithubTencentPretrain下游任务多模态开源项目模型库预训练

腾讯开发的多模态预训练框架TencentPretrain，专为文本、视觉和音频数据设计，具有高效的模块化设计，便于使用现有预训练模型并提供扩展接口。支持CPU、单GPU及分布式训练模式，拥有丰富的预训练模型，适用于如分类、机器阅读理解等多种下游任务，在多个竞赛中表现优异。详见完整文档及快速入门指南。

text2vec - 多模型文本向量化工具，支持多语言文本匹配分析

BERTGithubText2vec开源项目文本向量化文本相似度模型训练

text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型，如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具，方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀，尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持，能够满足各种文本语义分析任务的需求。

multilingual-e5-large-pooled - 多语言支持的句子相似性与特征提取模型

GithubHuggingfaceMTEBmultilingual-e5-large分类句子相似度开源项目模型特征提取

此项目基于多语言处理，融合Sentence Transformers技术，专注于句子相似性与特征提取。支持多语言，适用于分类、重排序、文本聚类等多种场景。模型在各种任务中表现优异，如MTEB AmazonCounterfactualClassification和MTEB BUCC中的分类与双语文本挖掘，表现出色。采用MIT许可证，具有高度使用灵活性。

bert-multilingual-go-emtions - 多语言情感分类模型，支持高效识别28种情感

BERTGithubGoEmotionsHuggingface多语言开源项目情感分类模型模型性能

该BERT模型经过微调，可在GoEmotions数据集上进行中英跨语言情感分类，支持28种情感类别，如喜悦、愤怒、爱等。模型在验证集上表现出85.95%的高准确率，训练过程结合了英语和机器翻译的中文样本，通过两阶段方法提升性能，包含初始训练和高置信度样本回馈再训练。

Otter - 基于MIMIC-IT数据集和OpenFlamingo的多模态模型

GithubMIMIC-ITOtter多模态开源项目指令微调视觉语言处理

该项目结合了OpenFlamingo模型和MIMIC-IT数据集进行多模态指令调优，拥有280万条指令-响应对，支持图像和视频内容的精确理解与互动。该项目还包括OtterHD模型，提升高分辨率视觉输入的细粒度解释，并推出MagnifierBench评估基准测试模型的微小物体识别能力。公开的代码可用于训练和预训练，并支持GPT4V的评估和Flamingo架构的多任务处理。

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