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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。

Chat-UniVi - 统一视觉表示赋能大语言模型理解图像和视频
Chat-UniViGithub图像视频统一多模态大语言模型开源项目视觉理解
Chat-UniVi是一个多模态AI模型,采用统一的视觉表示方法实现图像和视频的同步理解。该模型运用动态视觉令牌技术,有效捕捉图像空间细节和视频时序关系。经过联合训练,Chat-UniVi在图像和视频理解任务中表现优异,性能超过专门设计的单一模态模型。模型支持多轮对话,能处理包含多个图像或视频的复杂场景,为视觉AI研究提供新思路。
unieval-sum - UniEval多维度文本生成评估系统
GithubHuggingfaceUniEval多维度评估开源项目文本摘要模型自然语言生成预训练评估器
UniEval项目提供了名为unieval-sum的预训练评估器,用于文本摘要任务的多维度评估。该评估器从连贯性、一致性、流畅性和相关性四个方面分析模型输出,实现了对自然语言生成系统更全面和细粒度的评估。这一工具不仅弥合了人工评估与自动评估之间的差距,还可扩展应用于其他生成任务,如数据到文本生成的自然度和信息量评估。
booknlp - 用于书籍和长文档的全面自然语言处理管道
Github事件标注实体识别开源项目指代消解文本分析自然语言处理
BookNLP是一个专门针对英文书籍和长文档的自然语言处理管道。它集成了多项功能,如词性标注、依存句法分析、实体识别、人物名称聚类、指代消解、引语说话人识别等。系统提供大小两种模型,可根据计算资源和精度需求灵活选择。BookNLP为文学文本分析和大规模文档处理提供了全面的语言学分析支持。
openbuddy-zephyr-7b-v14.1 - 多语言聊天机器人平台支持多种语言的互动
ChatbotGithubHuggingfaceOpenBuddy使用条款免责声明多语言开源项目模型
OpenBuddy支持多种语言,使用transformers库,具备多语言能力和开源许可。用户可通过GitHub访问使用指南和演示,但在高风险环境中使用需注意其固有局限性。
ukr-roberta-base - 乌克兰文HuggingFace模型的语料库预训练
GithubHuggingFaceHuggingfaceUkrainian Wikipediaukr-roberta-base开源项目模型训练数据语言模型
该项目使用乌克兰语言的多种语料库,并结合HuggingFace的Roberta分词器进行了处理。所使用的语料包括乌克兰维基百科、OSCAR数据集及社交网络样本。通过V100硬件加速的方法,预训练出与roberta-base-cased架构类似的模型,拥有12层、768个隐藏单元和125M参数。有关详细的训练配置和技术细节,请参阅原始项目。
conllu - Python库简化CoNLL-U格式解析和处理
CoNLL-UGithubPython依赖树开源项目自然语言处理解析
CoNLL-U Parser是一个用于解析CoNLL-U格式字符串的Python库。该库无外部依赖,支持类型提示,测试覆盖率达100%。它提供parse()和parse_tree()两种方法,可将数据解析为列表或树结构。库还支持元数据解析、自定义字段处理和序列化,使CoNLL-U格式处理更加便捷。
chug - 多模态数据训练的高效开源库
Chugging DataGithubHugging Face datasetswebdataset多模态数据训练开源项目数据处理库
chug是一个面向多模态数据训练的开源库,集成了webdataset和Hugging Face datasets的高效数据处理流程。它支持图像、文档和文本任务,提供实时PDF解码、灵活数据加载和预处理功能,并为文档阅读、视觉问答等任务设计了专用管道。尽管处于alpha阶段,chug已在多个PDF数据集上测试,可为大规模多模态模型训练提供有力支持。
KULLM3 - 高性能韩语指令跟踪与对话模型
GithubHuggingfaceKULLM3NLP&AI Labtransformers开源项目模型语言模型韩国大学
KULLM3是由NLP&AI Lab开发的语言模型,专注于韩语的指令跟随和流畅对话。基于upstage/SOLAR-10.7B-v1.0优化训练,适用于多种场景。利用66000多个训练样例,KULLM3在仿效GPT-3.5-turbo指令方面表现突出。在符合道德和法律标准的前提下提供自然互动,适合研究和商业用途。采用Apache 2.0许可,开放源码,详情可参阅KULLM的GitHub页面。
nlp_paper_study - NLP论文学习和实战资源库
GithubNLP信息抽取开源项目知识图谱论文研究预训练模型
nlp_paper_study项目是一个综合性NLP学习资源库,涵盖论文阅读方法、经典会议论文解读、理论学习和实战经验。内容包括transformer、预训练模型、信息抽取、知识图谱等多个NLP主题,从基础到前沿。项目还提供竞赛经验和实用工具介绍,帮助研究者和工程师系统掌握NLP知识,提升科研与应用能力。
Neuralhub - 一体化神经网络开发与协作环境
AI工具AI研究Neuralhub协作平台深度学习神经网络
Neuralhub是面向AI爱好者、研究人员和工程师的一站式深度学习平台。它提供简化的神经网络开发环境,集成了从头构建网络的工具、丰富的预设组件库和高质量预训练模型。作为人工智能创新中心,Neuralhub不仅支持实验和技术突破,还培育了活跃的知识共享与协作社区。通过整合先进工具、前沿研究成果和海量模型资源,Neuralhub致力于让AI研究、学习和开发更加便捷高效,推动深度学习技术的普及与进步。
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