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HDLTex

层级深度学习提升大规模文本分类效能

文本分类深度学习层次分类HDLTex文档处理Github开源项目

HDLTex是一种创新的层级深度学习方法，旨在解决大规模文档集合的文本分类难题。该方法采用堆叠式深度学习架构，为文档层次结构的各个层级提供专门化理解。HDLTex通过层级分类方式提升了分类性能，尤其适合类别数量庞大的场景。项目开源了完整实现代码和详尽文档，支持多个标准数据集，并提供pip和git两种便捷安装方式。

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HanLP - 面向多语种的生产环境自然语言处理工具，支持PyTorch与TensorFlow
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DFN5B-CLIP-ViT-H-14 - 高性能图像-文本对比学习模型
CLIPDFN-5BGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
DFN5B-CLIP-ViT-H-14是一个基于CLIP架构的图像-文本对比学习模型，通过DFN技术从430亿图像-文本对中筛选出50亿高质量样本进行训练。模型在39个图像分类基准测试中表现优异，平均准确率达69.8%。支持零样本图像分类和跨模态检索，可与OpenCLIP无缝集成。这一模型为计算机视觉和自然语言处理领域提供了有力支持，适用于多种研究和应用场景。
gte-large-en-v1.5 - 英语语义相似度模型用于文本分类和检索
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gte-large-en-v1.5是一个英语语义相似度模型,在MTEB基准测试中表现优异。该模型在文本分类、检索和聚类等任务上成绩突出,尤其适用于亚马逊评论分类和问答检索等场景。基于Sentence-Transformers框架开发,gte-large-en-v1.5可应用于多种自然语言处理任务,为文本表示提供了有力支持。
LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力
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pytorch-widedeep - 基于PyTorch的多模式深度学习工具包，结合表格、文本和图像数据
Githubpytorch-widedeep多模态深度学习宽和深模型开源项目机器学习表格数据
pytorch-widedeep是一个基于Google的Wide and Deep算法的开源项目，专为多模式数据集设计，支持结合表格、文本和图像数据。该工具包提供多种架构和自定义模型支持，如TabMlp、BasicRNN、TabTransformer等。详细的安装、快速入门和使用扩展步骤可在官方文档中找到。pytorch-widedeep适合多模式数据的深度学习研究和应用。
UDiffText - 基于字符级扩散模型的高质量图像文本合成框架
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UDiffText是一个基于字符级扩散模型的文本合成框架，能在任意图像中生成高质量文本。该框架适用于合成和真实图像，可进行场景文本编辑、任意文本生成和精确的文本到图像生成。项目包含完整的训练和评估流程，支持LAION-OCR、ICDAR13等多个数据集。UDiffText为文本合成和图像处理领域提供了新的解决方案。
botpress_Vaganet_new_model - 高效的少样本学习技术提升多语言文本分类精度
GithubHuggingfaceLogistic回归SetFit句子转换器对比学习开源项目文本分类模型
SetFit模型结合sentence-transformers的微调与LogisticRegression，实现88.97%的文本分类准确率，支持在多语言环境下进行34类文本分类，具备少样本学习能力，是资源有限条件下的高效选择。
tessdoc - 多语言支持的开源文字识别引擎
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sentiment-analysis - 多种中文情感分析方法及实现途径
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haystack-tutorials - 提供构建生产级LLM应用和智能搜索系统的全面教程
GithubHaystackLLM应用deepset开源项目搜索系统检索增强生成管道
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