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mindnlp

开源自然语言处理与大语言模型框架

MindNLP自然语言处理预训练模型大语言模型MindSporeGithub开源项目

MindNLP是一个基于MindSpore的开源自然语言处理库，支持语言模型、机器翻译、问答系统、情感分析、序列标注和摘要生成等多种任务。该项目集成了BERT、Roberta、GPT2和T5等多种预训练模型，通过类似Huggingface的API简化了使用流程。用户可通过pypi或源代码安装该库，并支持包括Llama、GLM和RWKV在内的大型语言模型的预训练、微调和推理，非常适合研究者和开发人员构建和训练模型。

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介绍相关项目
mindsdb - 打造企业数据AI平台，实时模型部署与优化
AI模型部署GithubMindsDB实时预测开源项目数据源整合热门自动化工作流
MindsDB是一款基于企业数据构建AI的平台，支持从数据库、向量存储和应用程序数据中创建、服务和实时优化模型。该平台与众多数据源和流行的AI/ML框架集成，简化了数据和AI的连接过程，实现了AI系统的直观部署。用户还可以通过SQL和REST API等多种方式与MindsDB交互，从而在实时业务场景中部署AI/ML模型，提高企业运营效率和决策质量。
Pytorch-NLU - 轻量级NLP工具包 支持文本分类和序列标注
GithubPytorch-NLU序列标注开源项目文本分类自然语言处理预训练模型
Pytorch-NLU是一个轻量级自然语言处理工具包，专注于文本分类、序列标注和文本摘要任务。该工具包支持BERT、ERNIE等多种预训练模型，提供多种损失函数，具有依赖少、代码简洁、注释详细、配置灵活等特点。Pytorch-NLU包含丰富的数据集，使用方式简单，可快速应用于实际NLP项目中。
tensorflow-nlp-tutorial - Tensorflow 2.0 自然语言处理实用教程
BERTGithubKoGPT-2NLPTensorflow开源项目딥 러닝
此项目包含一系列基于Tensorflow 2.0的自然语言处理教程。教程内容详细，基于e-Book中的理论，涵盖BERT、KoGPT-2、CTM等模型的文本分类、生成、关键词提取和话题建模实操。用户通过Colab链接即可在线练习，无需额外安装Python。该项目持续更新，提供最新的自然语言处理技术和代码示例。
transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。
small - 开源中文自然语言处理平台
GithubHuggingfaceLTP中文分词命名实体识别开源项目模型自然语言处理词性标注
LTP是哈工大开发的开源中文自然语言处理平台，提供分词、词性标注、命名实体识别等功能。支持Python和Rust接口，最新版本结合深度学习和感知机算法，显著提升处理速度。LTP支持用户自定义训练，在学术和工业领域广泛应用，是中文NLP研究与应用的重要工具。
deberta-large-mnli - 基于DeBERTa架构的MNLI微调大型语言模型
BERTDeBERTaGithubHuggingface开源项目模型模型性能注意力机制自然语言处理
DeBERTa-large-mnli是一个针对MNLI任务微调的大型语言模型，基于DeBERTa架构开发。该模型采用解耦注意力机制和增强型掩码解码器，在多数自然语言理解任务中表现优于BERT和RoBERTa。在SQuAD和GLUE等基准测试中，DeBERTa-large-mnli展现出优异性能。这个模型适用于各种自然语言理解应用，可为NLP研究提供有力支持。
NuNER-multilingual-v0.1 - 支持九种以上语言的高性能多语言实体识别系统
GithubHuggingfaceMultilingual BERTNLPNuMind多语言模型实体识别开源项目模型
NuNER-multilingual-v0.1作为一个多语言实体识别系统，通过对多语言BERT模型进行优化，实现了对英语、法语等9种以上语言的支持。系统基于Oscar数据集训练，具备跨领域和跨语言的实体识别能力。在性能测评中，其F1宏观指标相比基础mBERT有明显提升，单层嵌入达到0.5892，双层嵌入达到0.6231的水平。该系统可直接使用或根据具体需求进行定制化训练。
internlm2_5-1_8b-chat - 开源18亿参数模型提升推理能力与工具调用效率
GithubHuggingfaceInternLM工具利用开源模型开源项目推理能力模型模型性能
InternLM2.5是一个开源的18亿参数基础模型，拥有卓越的数学推理和增强的工具调用能力，其能够从多个网页搜集信息并进行分析和指令理解。在OpenCompass的评测中，该模型在MATH、GPQA等基准测试中表现突出。尽管在推理和综合能力上具有优越性，仍需注意潜在的风险输出。通过Transformers和LMDeploy工具，用户可以轻松加载和部署此模型以适应多种应用场景。
nltk - 开源Python工具包促进自然语言处理研究
GithubNLTKNLTK文档Python模块开源开源项目自然语言处理
NLTK是一个用于自然语言处理的开源Python工具包，包含模块、数据集和教程。适用于Python 3.8到3.12版本。访问nltk.org获取文档和贡献指南，支持开发。NLTK代码采用Apache 2.0许可，文档采用Creative Commons许可，语料库可用于非商业用途。
bert-mini - 轻量级BERT模型为下游NLP任务提供高效解决方案
BERTGithubHuggingface开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理预训练模型
bert-mini是一种轻量级BERT预训练模型，由Google BERT仓库的TensorFlow检查点转换而来。作为较小的BERT变体之一，它采用4层256隐藏单元的结构，旨在平衡性能和模型大小。bert-mini专为下游自然语言处理任务的微调而设计，为研究人员和开发者提供了一个高效、易部署的解决方案，适用于资源受限的场景。
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