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mt-dnn

多任务深度神经网络在自然语言理解中的最新应用

该项目实现了基于PyTorch的多任务深度神经网络(MT-DNN),主要用于自然语言理解。最新版本添加了语言模型预训练和微调的对抗性训练功能。用户可以使用pip安装或通过Docker快速启动,项目提供详细的训练和微调步骤,支持序列标注和问答任务。此外,项目包含模型嵌入提取和训练加速功能。目前由于政策变化,公共存储解决方案暂不提供。

pytorch-seq2seq - 使用PyTorch实现序列到序列模型的教程
GithubPyTorchseq2seq开源项目机器翻译神经网络翻译
该项目提供一系列使用PyTorch实现seq2seq模型的教程,特别是对德语到英语的翻译。教程涵盖了seq2seq网络的基础、编码器-解码器模型、注意机制以及使用spaCy进行数据分词,并提供了详细的代码和示例,帮助学习者深入理解和应用相关技术。
transformers_tasks - 多种集成NLP任务的高效开源工具
GithubNLPhuggingface transformers信息抽取开源项目强化学习文本匹配
transformers_tasks提供了多种NLP任务的实现,基于Huggingface transformers库,用户可以便捷加载及训练模型,并根据自己数据集进行微调。包括文本匹配、信息抽取、Prompt任务等多种功能,适用于Python 3.6+和多种操作系统,满足不同NLP应用需求。
mformer-sanctity - 开源深度学习NLP开发框架
GithubHuggingfaceMIT协议transformers开源协议开源项目模型编程语言软件许可
这是一个基于MIT许可证的开源自然语言处理项目,使用transformers技术进行开发。该框架旨在为NLP应用开发提供支持,集成了相关工具和技术组件。框架采用模块化设计,便于开发者进行自然语言处理相关功能的开发和部署。
pytorch-openai-transformer-lm - 基于PyTorch的OpenAI Transformer语言模型实现
GithubOpenAIPyTorchTransformer Language Model开源项目模型预训练
该项目实现了OpenAI Transformer语言模型在PyTorch中的复现,提供了预训练权重加载脚本及模型类。采用固定权重衰减和调度学习率优化模型,支持对ROCStories Cloze任务进行微调,效果接近原始TensorFlow实现。适用于深度学习研究和语言模型的生成与分类任务。
doctr-torch-parseq-multilingual-v1 - 多语言OCR解决方案,兼具TensorFlow 2和PyTorch兼容性
DoctrGithubHuggingfacePyTorchTensorFlow 2光学字符识别开源项目模型模型预测
该项目是一种多语言光学字符识别(OCR)工具,支持TensorFlow 2和PyTorch,提供了流畅的用户体验。开发者可通过Python代码方便地加载和预测模型,实现从文字检测到识别的完整流程,非常适合需要多语言处理的应用。
NV-Embed-v2 - 多语言嵌入模型提升各类自然语言处理任务性能
GithubHuggingfaceMTEB分类开源项目检索模型聚类语义文本相似度
NV-Embed-v2是一款多语言嵌入模型,针对多种自然语言处理任务进行了优化。该模型在文本分类、检索、聚类和语义相似度等基准测试中展现出优异表现,体现了其在跨语言和跨领域应用中的实力。通过深度学习技术,NV-Embed-v2能够生成高质量的文本表示,为各类NLP应用奠定了良好基础。
deep-learning-v2-pytorch - 深度学习教程与项目实战指南
Deep LearningGithubPyTorch卷积神经网络开源项目生成对抗网络神经网络
本仓库提供 Udacity 深度学习 v7 纳米学位课程的相关资料,包括各种深度学习主题的教程笔记本,涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型的实现。内容涵盖权重初始化、批量归一化等技术,用户还可以访问项目起始代码,并学习在 AWS SageMaker 上部署模型。
AwesomeNLP - 从基础到前沿的NLP实战教程与学习资源
GithubNLP信息抽取大模型开源项目知识图谱自然语言处理
这个开源项目提供了全面的NLP学习资源,涵盖文本分类、信息抽取、知识图谱、机器翻译等多个领域的理论和实战教程。项目为NLP初学者设计了详细的学习路径,同时也包含了大模型应用等前沿内容。资源丰富且实用,适合希望深入学习自然语言处理的人员参考。
ltp - 中文自然语言处理平台,多任务和高效推理支持
GithubLTP中文自然语言处理分词开源项目深度学习模型预训练模型
LTP(Language Technology Platform)提供中文分词、词性标注、句法分析和命名实体识别等自然语言处理功能。通过多任务框架和共享预训练模型进行优化,显著提升性能。LTP支持快速的感知机算法推理和高精度的深度学习分析,并在Huggingface Hub上提供预训练模型下载。最新版LTP v4.2.0优化了结构,并支持用户自定义模型训练和上传,提高了灵活性和实用性。
multilingual-e5-large-pooled - 多语言支持的句子相似性与特征提取模型
GithubHuggingfaceMTEBmultilingual-e5-large分类句子相似度开源项目模型特征提取
此项目基于多语言处理,融合Sentence Transformers技术,专注于句子相似性与特征提取。支持多语言,适用于分类、重排序、文本聚类等多种场景。模型在各种任务中表现优异,如MTEB AmazonCounterfactualClassification和MTEB BUCC中的分类与双语文本挖掘,表现出色。采用MIT许可证,具有高度使用灵活性。
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