khaiii

Kakao开源的韩语形态素分析工具

khaiii 形态素分析机器学习自然语言处理韩语分析 Github 开源项目

khaiii是Kakao开发的开源韩语形态素分析工具，采用CNN算法实现。该项目结合预分析词典和错误修复技术，在保证准确率的同时提供高效处理速度。支持自定义词典，可用于韩语自然语言处理的基础预处理，适合大规模文本分析场景。

文档

KcELECTRA-base - 基于用户生成内容的韩语预训练模型KcELECTRA

GithubHuggingfaceKcELECTRAnlp模型开源项目模型用户生成文本韩国语预训练

KcELECTRA是一种专注于处理噪声文本的韩语预训练模型，基于Naver新闻评论和回复数据集进行训练。对比KcBERT，KcELECTRA在数据集扩展和词汇表方面得到改进，实现了在下游任务中的性能提升。该模型可通过Huggingface的Transformers库轻松访问和使用，无需额外下载文件。

k2 - 高性能自动微分FSA/FST算法库支持语音识别

CUDAGithubPyTorchk2开源项目有限状态自动机语音识别

k2是一个高性能的有限状态自动机(FSA)和有限状态转换器(FST)算法库，旨在与PyTorch和TensorFlow等自动微分工具包无缝集成。该库主要应用于语音识别领域，支持交叉熵、CTC和MMI等多种训练目标的融合，并能优化多阶段解码系统。k2基于C++和CUDA实现，提供高效并行计算，并与PyTorch深度集成，为语音识别技术的进一步发展提供了灵活而强大的框架。

bert-kor-base - BERT韩语基础模型助力自然语言处理任务

BERTGithubHuggingfaceTransformers开源项目模型自然语言处理韩语模型预训练模型

bert-kor-base是一个韩语BERT基础模型，利用70GB韩语文本和42000个小写子词训练而成。该模型可应用于文本分类、命名实体识别、问答系统等韩语自然语言处理任务。研究者可通过Hugging Face的transformers库轻松使用。GitHub项目页面提供了详细的性能评估和与其他韩语模型的对比，为相关研究和应用开发提供参考。

kobert-base-v1 - 为韩语自然语言处理优化的BERT模型

BERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理韩语

KoBERT是SKT Brain开发的韩语BERT模型，针对韩语特性进行了优化。这一预训练模型为文本分类、命名实体识别等韩语自然语言处理任务提供了有力支持。作为开源项目，KoBERT在GitHub上提供了完整代码和文档，方便研究人员和开发者使用和研究。

korean_sentiment_analysis_kcelectra - 基于KcELECTRA的韩语情感分析模型及其结果

GithubHuggingfacekorean_sentiment_analysis_kcelectra开源项目情感分析机器学习模型深度学习自然语言处理

该页面详细介绍了微调后的KcELECTRA-base-v2022模型在韩语情感分析中的应用。模型在评估集上实现了损失值0.9718、微平均F1分数70.7183和准确率0.7072。使用Adam优化器和线性学习率策略进行训练，关键参数包括学习率2e-05和总批次大小256。该项目为需要实施韩语情感分析的开发者提供了实用的模型性能提升和优化范例。

pytorch-bert-crf-ner - PyTorch实现的BERT-CRF韩文命名实体识别器

BERTCRFGithubKoBERTNERPytorch开源项目

该项目是一个用PyTorch实现的BERT和CRF结合的韩文命名实体识别器，适用于PyTorch v1.2及Python 3.x环境。通过实际案例和详细日志展示该识别器的使用方法及其高效的韩文命名实体识别能力。借助于SKTBrain的KoBERT模型，本项目实现了容易上手的BERT-CRF命名实体识别系统。

Haechi AI - 综合AI平台助力释放创意与提升效率

AI工具AI模型Haechi AI图像分析图像生成语音转文字

Haechi AI平台整合了GPT-4o、Stable Diffusion XL和Gemini AI等顶级模型，配合NVIDIA硬件，提供全面的AI解决方案。功能涵盖AI图像处理、智能对话、语音转文字、视觉分析和OCR等。适用于内容创作、编程辅助和语言学习等领域，致力于提高用户的创作效率和质量。

kobert - 优化韩语自然语言处理的BERT预训练模型

AutoModelAutoTokenizerGithubHuggingfaceKoBERTtransformers开源项目模型韩语模型

KoBERT是一个针对韩语自然语言处理任务优化的BERT预训练模型。该项目基于SKTBrain的原始KoBERT进行改进，提供了简化的使用方法。开发者可通过transformers库的AutoModel和AutoTokenizer轻松加载模型和分词器。KoBERT为韩语文本处理提供了有力工具，可提升多种NLP任务的性能。该项目采用Apache-2.0许可证发布，专门支持韩语。

KULLM3 - 高性能韩语指令跟踪与对话模型

GithubHuggingfaceKULLM3NLP&AI Labtransformers开源项目模型语言模型韩国大学

KULLM3是由NLP&AI Lab开发的语言模型，专注于韩语的指令跟随和流畅对话。基于upstage/SOLAR-10.7B-v1.0优化训练，适用于多种场景。利用66000多个训练样例，KULLM3在仿效GPT-3.5-turbo指令方面表现突出。在符合道德和法律标准的前提下提供自然互动，适合研究和商业用途。采用Apache 2.0许可，开放源码，详情可参阅KULLM的GitHub页面。

llama-2-ko-7b - 韩语文本生成模型与优化的词汇扩展

GithubHuggingfaceLlama-2-Kohuggingface开源项目文本生成机器学习模型韩语模型

Llama-2-Ko是基于Llama-2的语言模型，使用韩语语料库进行预训练，增强了文本生成功能。该模型提供从7B到70B参数的版本，尤其7B版本适配Hugging Face Transformers。Llama-2-Ko优化了变压器结构，增加了韩语词汇，有效生成高质量文本。项目由Junbum Lee领导，支持多参数与微调版本，应用广泛。

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