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unikud

专注希伯来语的开源自然语言处理项目

unikud是一个开源的希伯来语自然语言处理项目,托管于DagsHub平台。该项目提供了希伯来语文本分析和处理的相关功能,可能包括文本理解、生成等方面。对于有兴趣的研究人员和开发者,可以在DagsHub上找到项目的详细使用说明和相关资源。unikud的开发目标可能是推动希伯来语NLP技术的发展,为相关研究和应用提供基础支持。

dictabert-joint - 基于BERT的希伯来语多任务自然语言处理模型
DictaBERTGithubHuggingface希伯来语开源项目模型自然语言处理语法分析语言模型
DictaBERT-joint是一个针对希伯来语的多任务语言处理模型,集成了前缀分割、形态消歧、词形还原、句法分析和命名实体识别功能。模型提供JSON、UD和IAHLT-UD三种数据格式输出,支持按需初始化不同任务模块。
heBERT_sentiment_analysis - 希伯来语预训练BERT模型实现情感分析和情绪识别
GithubHeBERTHuggingface开源项目情感分析情绪识别模型自然语言处理预训练模型
heBERT_sentiment_analysis是一个针对希伯来语的预训练BERT模型,用于情感极性分析和情绪识别。该模型在包含10亿词的希伯来语语料库上训练,能准确识别文本情感。在情感分析任务中,模型表现优异,F1分数达0.97。研究团队还收集了用户生成内容数据集进行情绪标注。这为希伯来语自然语言处理研究提供了有力的基础工具。
heBERT_NER - HeBERT: 专为希伯来语设计的命名实体识别和情感分析模型
GithubHeBERTHuggingface命名实体识别开源项目情感分析情感识别情绪用户生成内容模型
HeBERT是一个基于Google BERT架构的希伯来语模型,通过希伯来语OSCAR、维基百科以及情感用户生成内容数据集进行训练。它能够识别希伯来语文本中的人名、组织和地理位置等命名实体,并在测试中表现出色。此外,HeBERT还支持情感识别和情绪分析,研究人员和开发者可以在Huggingface平台上访问此模型。该工具适合需要进行深入希伯来语文本分析的用户。
HugNLP - 基于Hugging Face的全面NLP开发应用框架
GithubHugNLPNLP应用开发开源项目指令微调预训练语言模型
HugNLP是基于Hugging Face的NLP开发应用库,为研究人员提供便利高效的开发环境。它集成了丰富的模型、处理器和应用模块,支持知识增强预训练、提示微调、指令调优等技术。该框架还包含参数高效学习、不确定性估计等工具,可用于构建多种NLP应用。HugNLP获得CIKM 2023最佳演示论文奖。
NLP-Natural-Language-Processing - 全面的自然语言处理资源与工具库
GithubNatural Language Processing开源项目数据科学机器学习深度学习计算机视觉
提供全面的自然语言处理(NLP)资源,涵盖数据集、前沿技术、课程、书籍推荐、GitHub代码示例及流行工具。涉及数据分析、知识图谱、模型与算法、情感分析、主题建模等任务的详细资料与学习路径。了解最新NLP动态,探索自然语言处理的应用潜力。
alephbert-base - 优化希伯来语自然语言处理的先进语言模型
AlephBERTBERT架构GithubHuggingface希伯来语开源项目模型训练数据语言模型
AlephBERT是一个基于Google BERT架构的希伯来语语言模型。这一模型利用了来自OSCAR、Wikipedia以及Twitter的丰富语料,提升了自然语言处理的表现。训练过程中使用了Masked Language Model损失优化策略,提高了效率和准确性。通过Huggingface的Transformer库,用户能够轻松集成这一模型,满足多种自然语言处理需求。
unstructured - 简化非结构化数据处理的开源工具
Githubopen-sourceunstructured开源项目数据处理模块函数预处理工具
该开源工具提供了处理图像和文本文档(PDF、HTML、Word文档等)的组件,能够优化大语言模型(LLM)的数据处理流程。通过模块化功能和连接器系统,简化数据导入和预处理,将非结构化数据高效转换为结构化数据。其无服务器API提供了高效、响应迅速的解决方案。快速入门指南涵盖了在容器中运行库以及多种安装方法。
speech-recognition-uk - 乌克兰语自动语音识别和语音合成
GithubUkrainian开源项目自动化语音转文本自然语言处理语音合成语音识别
本项目集成了乌克兰语的自动语音识别和语音合成的最新进展与数据集。详细涵盖了多种语音模型如wav2vec2和Citrinet,同时提供模型评估和测试结果。加入我们的Discord或Telegram社区,共同推动乌克兰语语音技术的前沿发展。
dictalm2.0 - 探索专注于希伯来语词汇与指令优化的生成式语言模型
DictaLM 2.0GithubHuggingface大语言模型希伯来语开源项目文本生成模型预训练
DictaLM-2.0是一种具有70亿参数的预训练生成文本模型,专门用于处理希伯来语文本,增强了词汇和指令功能。模型基于Mistral-7B-v0.1结构,扩充了1000个专属希伯来语词以提升压缩率,并在超过1900亿的自然文本数据上进行持续预训练,包含50%希伯来语和50%英语文本。提供高精度基模型和量化版本,适用于多种应用需求。用户可通过Python代码示例轻松加载和使用。此模型不内含内容审查机制,适合语言模型的专业研究。
Hebrew-Gemma-11B-V2 - 多语言处理的希伯来语-英语大规模生成模型
11亿参数GithubHebrew-Gemma-11B-V2Huggingface大语言模型开源项目文本生成模型自然语言处理
Hebrew-Gemma-11B-V2是一个以开源形式发布的大规模语言模型,扩展自Google的Gemma-7B架构。通过增量3B的英语和希伯来语文本数据进行扩展训练。模型专注于多项自然语言处理任务,尤其擅长希伯来语的理解和生成。使用者需遵循Google的使用条款,提供的代码示例可以帮助快速在CPU和GPU上运行,同时支持4位精度量化。
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