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typo-detector-distilbert-en

基于DistilBERT的英文拼写错误检测模型

typo-detector-distilbert-en是一个开源的英文拼写错误检测模型,基于DistilBERT架构。该模型能以98.5%的召回率和99.2%的精确度识别文本中的拼写错误。它通过Transformers库实现,便于集成到现有项目中。这个模型适用于文本编辑、内容审核等多种场景,可有效提升文本质量。

SpanMarkerNER - 命名实体识别的高效训练框架
BERTGithubHugging FaceNamed Entity RecognitionRoBERTaSpanMarker开源项目
SpanMarker是一个基于Transformer库的命名实体识别框架,支持BERT、RoBERTa和ELECTRA等编码器。框架提供模型加载、保存、超参数优化、日志记录、检查点、回调、混合精度训练和8位推理等功能。用户可以方便地使用预训练模型,并通过免费API进行快速原型开发和部署。
vocab-coverage - 中文语言模型识字率与词向量分布分析
BERTERNIEGithub中文认知开源项目词向量语言模型
该项目分析了多种语言模型的中文识字率与词向量分布情况,通过字符集分类和词向量空间分布的研究,了解模型在处理中文字符时的认知能力。涵盖了BERT、ERNIE、roBERTa等模型的对比,以及不同字符集的识字判定,为后续的模型评估和改进提供了参考。
JamSpell - 高效准确的多语言拼写检查库,兼容C++和Python
GithubJamSpell准确性多语言开源项目拼写检查模型训练
JamSpell是一款高效的拼写检查库,每秒处理近5000个单词,支持多种语言和跨平台使用。它通过考虑单词的上下文来提高准确性,兼容C++、Python等多种编程语言。JamSpellPro版本提升了精准度,支持Java、C#和Ruby,并可在运行时添加词汇,适用于Windows系统。新的预训练模型提供了更好的多语言支持,满足各种应用场景需求。
sage - 多语言拼写纠正与文本增强工具包
GithubSAGE多语言开源项目拼写纠正文本增强评估
SAGE是一个开源的多语言拼写纠正和文本增强工具包。该项目提供预训练的Transformer模型用于拼写纠正,支持多种语言。SAGE还包含数据增强算法,可模拟真实拼写错误。此外,SAGE提供评估功能,用于衡量拼写纠正工具的性能。这一工具包为处理拼写问题提供了完整解决方案。
transformers-tutorials - Transformers模型在自然语言处理中的应用教程
BERTGithubHugging FaceNLPPyTorchTransformers开源项目
本项目提供了关于如何使用Transformers模型在自然语言处理任务中进行精细调优的详细教程,包括文本分类、情感分析、命名实体识别和摘要生成等案例。教程旨在帮助用户掌握应用最新NLP技术的技巧,并提供配套的Python代码示例和工具指南。
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。
cspell - 代码拼写检查器
CSpellGithub代码检查命令行工具开源项目拼写检查
CSpell是专为代码设计的拼写检查工具,支持多种编程语言和文档格式。它提供命令行应用、ESLint插件等多个组件,能有效识别和修正代码中的拼写错误。CSpell不仅提高代码质量和可读性,还具备持续更新、活跃社区支持和丰富的学习资源。作为开发流程中的重要工具,CSpell助力开发者提升整体代码水平。
detr - Transformer架构重塑目标检测流程
DETRGithubTransformer开源项目深度学习目标检测计算机视觉
DETR项目运用Transformer架构创新性地改进了目标检测方法。该方法将传统的复杂流程转化为直接的集合预测问题,在COCO数据集上达到42 AP的性能表现,同时计算资源消耗减半。DETR结合全局损失函数与编码器-解码器结构,实现了图像的高效并行处理,大幅提升了目标检测的速度和准确性。项目开源了简洁的实现代码和预训练模型,便于研究人员进行深入探索和实际应用。
detoxify - 基于Pytorch Lightning和Transformers的多语言有害评论分类模型
DetoxifyGithubJigsawMultilingualPytorch LightningToxic Comment ClassificationTransformersUnintended Bias in Toxicity Classification开源项目
Detoxify项目利用Pytorch Lightning和Transformers构建模型,识别和分类包含威胁、辱骂和身份攻击的有害评论。这些模型支持多语言操作,致力于减少无意中的偏见。项目在多次Jigsaw挑战赛中表现出色,提供高效的有害内容检测方案,适合用于研究和内容审核工作,帮助更快速地标记有害内容和提高用户体验。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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