ua-gec

乌克兰语语法纠错与流畅性语料库

UA-GEC 语法纠错乌克兰语语料库数据集 Github 开源项目

UA-GEC是一个经专业注释的乌克兰语语法错误纠正和流畅性编辑语料库。该语料库提供GEC+Fluency和GEC-only两个版本，适用于不同研究场景。语料库包含33,735个句子，涵盖从日常聊天到正式写作的多个领域。专业校对人员对语料进行了全面注释，包括流畅性、语法、标点和拼写等方面的错误。UA-GEC可用于乌克兰语GEC系统的开发和评估，同时也支持多语言和低资源NLP、形态丰富语言、文档级GEC以及流畅性纠正等研究领域。

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介绍相关项目

nlpcda - 中文数据增强工具，提高NLP模型表现

GithubNLP Chinese Data Augmentation开源项目数据增强近义词替换长尾关键词选择准则随机实体替换

该工具通过一键操作实现中文数据增强，涵盖随机实体替换、同义词替换、近音字替换、字符删除、NER数据增强以及邻近字置换，保持原文语义不变。采用特殊处理不改变日期和数字等重要信息，有效提升NLP模型的泛化性能、抗干扰能力及对抗攻击能力，适用于文本数据处理及中文语音合成。

NL-Augmenter - 多样化自然语言数据增强开源工具

GitHubGithubNL-Augmenter开源项目数据集转换自然语言增强

NL-Augmenter作为一个开源协作项目，为自然语言数据集提供多种转换方法。它包含随机化名称和数字、改变风格语法、复述等丰富的数据增强技术。该框架通过GitHub接受贡献者提交的新转换方法，不断扩展功能。此外，NL-Augmenter还具备过滤器功能，可识别数据集中的特定子集。这一工具为自然语言处理（NLP）研究提供了灵活多样的数据增强选择，有效提升NLP模型性能。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - 高性能量化模型支持多语言文本生成

GGUFGithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1多语言大语言模型开源项目文本生成模型

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的GGUF格式文件集支持高效推理和多语言文本生成。GGUF是llama.cpp团队推出的新格式,替代了原有的GGML。该模型适用于英语、德语、法语等8种语言的助手式对话和自然语言生成任务。项目还介绍了多种支持GGUF的客户端和库,为用户提供了灵活的使用选择。

gRefCOCO - 泛化指代表达分割的创新数据集与评估基准

GRECGRESGithubgRefCOCO开源项目指代表达分割视觉语言模型

gRefCOCO是一个面向泛化指代表达分割（GRES）任务的数据集，支持泛化指代表达理解（GREC）和泛化指代表达分割（GRES）两项主要任务。项目提供数据集下载、使用指南、评估指标代码和基于MDETR的训练推理示例，为计算机视觉研究提供了有力工具，推动了指代分割领域的进展。

underthesea - 越南语自然语言处理开源工具包

GithubPythonUnderthesea开源开源项目文本分类越南自然语言处理

越南语自然语言处理开源 Python 工具包，提供简便的 API 和预训练模型，支持词语分割、词性标注、命名实体识别、文本分类和依存句法分析。工具包遵循 GNU 通用公共许可证 v3.0，包含数据集和教程，适用于科研和开发。最新版本支持 LLMs 和基于提示的文本分类功能，用户可以通过 pip 安装。教程涵盖从句子分割到情感分析和语言检测等多种功能。

HalluQA - 中文大语言模型幻觉评估基准

GithubHalluQA中文幻觉大型语言模型开源项目评估基准问答任务

HalluQA是一个评估中文大语言模型幻觉问题的基准测试。该项目包含450个涵盖多领域的对抗性问题，考虑中国特色文化因素。HalluQA提供数据集、评估脚本和多选任务，采用GPT-4评估非幻觉率。研究结果揭示不同模型在处理误导性和知识性问题的表现，为中文大语言模型的改进提供参考。

hunspell - 开源多语言拼写检查和形态分析工具

GithubHunspell多语言支持开源软件开源项目拼写检查词形分析

Hunspell是一款开源的拼写检查和形态分析库及命令行工具,支持Unicode和复杂形态学处理。它提供高度可定制的拼写建议和词干提取功能,可处理复合词。Hunspell广泛应用于LibreOffice和Firefox等软件中,支持多种编程语言接口。该工具特别适用于形态丰富的语言,能够进行高效的拼写检查、纠错和词形变化分析。

ner-german-large - Flair框架驱动的德语大规模命名实体识别模型

FlairGithubHuggingfaceNER开源项目德语命名实体识别机器学习模型自然语言处理

这是一个基于Flair框架的德语大规模命名实体识别(NER)模型。它可识别人名、地名、组织名和其他名称四类实体。模型结合了文档级XLM-R嵌入和FLERT技术，在CoNLL-03德语修订版数据集上获得92.31的F1分数。研究者可通过Flair库轻松调用此模型进行NER任务。项目同时提供了使用示例和训练脚本，便于进一步开发和优化。

CodeGeeX - 强大的多语言代码生成与翻译模型

CodeGeeXGithub人工智能代码生成多语言开源项目编程助手

CodeGeeX是一个拥有130亿参数的大规模多语言代码生成模型。该模型可生成Python、C++、Java等主流编程语言的可执行代码,并支持跨语言代码翻译。CodeGeeX提供免费的VS Code和Jetbrains IDE扩展,在HumanEval-X多语言基准测试中表现优异。项目完全开源,同时支持Ascend和NVIDIA平台,为开发者提供高效的代码生成工具。

WizardLM-Uncensored-SuperCOT-StoryTelling-30B-GGUF - AI叙事模型兼容多种用户界面与库

GGUFGPU加速GithubHuggingfaceWizardLM开源项目模型模型文件量化

WizardLM系列采用GGUF格式，支持多种平台和量化方法，适合自然语言生成应用，支持Python和LangChain集成及GPU加速。

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