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TUMCC

中文暗语识别语料库推动地下市场研究

TUMCC是首个专门用于中文暗语识别的语料库,收集自12个Telegram群组,包含28,749条句子和804,971个字符。经过数据清理后,保留3,863条句子(约10万字符)。该语料库提供cleaned和raw两种格式数据,便于研究人员分析地下市场语言特征和网络犯罪行为。项目附有详细使用说明和引用指南,为相关学术研究提供支持。

alpaca-chinese-dataset - 中文指令微调数据集生成与清洗方法
Githubalpacaself-instruct中文指令开源项目数据集机器翻译
此数据集通过机器翻译与self-instruct方法生成,并进行关键词清洗,提供高质量的中文指令微调数据。用户可以详细了解数据生成和清洗方法,并查看多个实际示例,以提升模型性能。
Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型,兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式
Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型
项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集,兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口,支持多种硬件配置,用户可快速下载与测试。
telegram-tt - 轻量级多平台 Telegram Web 客户端
GithubTelegram Web A开源项目技术特性网页客户端通讯应用
telegram-tt 是一个开源的轻量级 Telegram Web 客户端项目,曾在 Telegram 轻量级客户端竞赛中获得一等奖。它采用自研的 Teact 框架和定制版 GramJS,实现了 WebSocket、Web Workers 和 WebAssembly 等先进 Web 技术。该项目支持多平台,提供多级缓存、PWA、语音录制和媒体流等功能。作为 Telegram 官方客户端之一,用户可通过 web.telegram.org/a 访问使用。
TS-TCC - 创新的时间序列无监督表示学习方法
GithubIJCAI对比学习开源项目时间序列自监督学习表示学习
TS-TCC是一种无监督时间序列表示学习框架,利用时间和上下文对比从未标记数据中学习表示。该方法在多个真实数据集上表现优异,适用于少量标记数据和迁移学习场景。TS-TCC还扩展到半监督设置(CA-TCC),相关研究发表于IEEE TPAMI。这一方法为时间序列分析提供了有效的表示学习工具,推动了该领域的发展。
dl-for-emo-tts - 通过深度学习实现情感语音合成
GithubTacotron优化器开源项目情感语音合成数据集深度学习
项目通过深度学习实现情感语音合成,包括Tacotron和DCTTS模型的应用。详细介绍了使用的数据集、相关文献和多种模型微调策略,如调整学习率和冻结网络层。尽管面临情感数据集有限的问题,但实验验证了改进方案对低资源情感TTS传递学习的有效性。
telegram-configs-collector - 多协议代理配置自动收集与优化工具
Github代理配置国家地区安全类型开源项目网络协议订阅链接
这是一个自动化工具,专门从公开Telegram频道收集多种代理协议配置,包括Vmess、Vless、ShadowSocks、Trojan等。工具可自动对配置进行分类、去重和IP解析,并根据服务器和协议属性重新命名。项目还提供了多维度的订阅链接,如按协议类型、网络类型、安全类型和国家分类,便于用户获取所需代理配置。
ttts - 创新多语言语音合成技术的突破性进展
AI模型GithubTTSVQVAE声音合成多语言支持开源项目
TTTS_v4是一个开源的多语言语音合成项目,通过创新的'细节'建模方法改进了传统VQ技术。该项目现已支持中文、英文、日语和韩语,并具有扩展性。TTTS_v4整合了tokenizer训练、VQVAE训练和GPT语音合成技术,旨在生成高质量的自然语音。此外,项目还提供模型微调功能,适用于多种语言场景和个性化需求。
chat_templates - 标准化大语言模型聊天模板的开源库
GithubHuggingFaceJSONLLMchat templatestransformers开源项目
chat_templates是一个开源项目,为指令微调的大语言模型提供标准化聊天模板。该项目支持transformers库的chat_template功能,收录了Llama、Mistral、Qwen等主流大语言模型的聊天模板。此外,项目还提供了用于控制响应生成的配置文件。开发者可借助这些模板和配置,更便捷地使用各类大语言模型进行对话生成。
dclm - 大型语言模型训练与评估的开源综合框架
DataComp-LMGithub大语言模型开源项目数据处理模型训练评估
DataComp-LM是一个开源的大型语言模型训练和评估框架。它提供了超过300T的CommonCrawl标准语料库、基于open_lm的预训练方案和50多项评估指标。研究人员可利用该框架在411M至7B参数规模下进行数据集构建实验。通过数据集优化,DataComp-LM已显著提升了模型性能,创建了多个跨规模表现优异的高质量数据集。
NewsMTSC - 新闻文章多目标情感分析的开源数据集和模型
GithubNewsMTSC开源项目情感分析数据集新闻文章目标依赖情感分类
NewsMTSC是一个针对新闻文章中目标依赖情感分类的开源项目,包含超过11000个来自美国在线新闻媒体政策报道的标记句子。项目提供了名为GRU-TSC的模型,实现了先进的目标情感分类性能。NewsMTSC不仅开放了详细的数据集,还提供了易用的Python包,方便研究人员和开发者进行情感分析。该工具支持多目标情感分类,为新闻文本分析提供了实用的解决方案。
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