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Chinese_Rime

汉语方言及古汉语开源输入法方案集

Chinese_Rime项目收集了现代汉语各分支及上古、中古汉语的中州韵输入法拼音方案和字库。该开源项目为非普通话使用者提供实用的拼音输入方案,为汉语学习者提供便利工具,同时为学术研究提供参考资料。目前已收录142个输入方案,覆盖从上古汉语到现代汉语方言的多个语种,是汉语输入法领域的重要资源。

axure-cn - Axure RP 9和10中文语言包 优化原型设计体验
Axure RPGithub中文语言包原型设计开源项目汉化软件本地化
axure-cn项目为Axure RP 9和10提供中文语言包,基于现有翻译进行优化和扩展。支持macOS和Windows系统,附带详细安装指南。项目定期更新,旨在改善中文用户的Axure使用体验。语言包安装简便,实现Axure界面全面汉化,有助于提升原型设计效率。此开源项目致力于持续改进翻译质量,确保专业术语的准确性,为Axure中文用户社区做出贡献。
ebook-reader-dict - 开源多语言电子书阅读词典项目
GitHubGithub多语言支持开源项目电子书阅读器词典
ebook-reader-dict 项目为电子书阅读器开发多语言词典。目前支持13种语言,涵盖主要欧洲语言和部分地区语言。项目特点包括自动化词典更新、开放社区协作和便捷的用户使用体验。这些词典旨在提升电子阅读的便利性,使读者能更好地理解不同语言的文本内容。
prompt-hacker-collections - LLM提示词注入攻防及示例资源合集
AI安全ChatGPTGithubPrompt-adversarial开源项目提示词注入越狱提示词
本项目集合了LLM提示词注入的攻击与防御资源,包含详细的案例分析、研究笔记和多种模型提示词,适合研究人员、学生和安全专家使用。
open-runde - Open Runde 基于Inter的现代圆角开源字体
GithubInterOpen Runde圆角字体开源开源项目
Open Runde是基于Inter字体开发的圆角变体,提供Regular、Medium、Semi Bold和Bold四种字重。这款开源字体最初为Superchat应用设计,作为SF Pro Rounded的替代方案。Open Runde适用于追求柔和现代风格的设计项目,具有圆角自动生成的特点。它遵循与Inter相同的开源许可协议,可免费下载使用。
mynlp - 高性能和可扩展的中文自然语言处理工具包
GithubMynlp中文NLP安装开源项目模型词典
mynlp是一个高性能且可扩展的中文自然语言处理工具包,支持通过Maven和Gradle轻松安装。用户可根据需求选择核心词典、词性标注、命名实体识别、拼音切分等模型资源,mylnp-all依赖包涵盖大部分常用资源。该项目参考了多个优秀开源项目并结合多种算法,适用于广泛的应用场景。详情请访问mynlp在线文档。
libriheavy - 大规模语音识别数据集,50,000小时带标点和上下文
GithubLibriheavy上下文开源项目数据集标点符号语音识别
Libriheavy是基于Librilight的大规模标注语音数据集,总时长达50,000小时。该数据集包含标点、大小写和上下文信息,适用于多种语音任务研究。Libriheavy提供完整版和ASR训练专用版本,支持多种数据格式。此外,项目还提供基线模型和性能排行榜,展示了在不同规模子集上的识别效果。研究人员可以通过简单步骤获取并使用这一丰富的语音识别资源。
LLMLingua - 提示词压缩技术助力大语言模型效率提升
GithubLLMLingua大语言模型开源项目推理加速提示词压缩长文本处理
LLMLingua系列是一套创新的提示词压缩工具,可将提示词压缩至原长度的5%,同时保持大语言模型性能。通过小型语言模型识别并移除非必要标记,该技术有效解决长文本处理和上下文遗忘等问题,大幅降低API使用成本并提高推理效率。LLMLingua系列包含三个版本,适用于检索增强生成、在线会议和代码处理等多种场景。
LangHelper - 多语言对话、发音评分及语音合成工具
AI发音ChatGPTGithubLangHelper发音评分开源项目语音识别
LangHelper提供多种口音的AI语音对话、双语识别技术,以及针对IELTS/TOEFL考试的发音评分服务。用户可以模拟与名人对话或加载个性化TTS模型进行特定发音训练,同时支持espeak-ng等开源语音库。支持免安装使用,简化语音实践与评估流程。
chinese-llm-benchmark - 中文大模型性能基准测试与排行榜
CLiBGithub中文大模型开源模型开源项目能力排行评测榜单
项目持续更新,目前已评测113个中文大模型,包括GPT-4、文心一言、通义千问等商用模型和百川、Qwen、GLM等开源模型。评测维度全面,涵盖分类、信息抽取、阅读理解、数据分析、中文编码效率等。提供综合能力和细分能力排行榜,并开放原始评测数据。为选择和研究中文大模型提供客观依据。
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