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匈牙利语命名实体识别模型实现30余类实体智能检测

这款匈牙利语命名实体识别模型基于SZTAKI-HLT/hubert-base-cc架构开发,具备多样化的实体识别能力。模型可识别人名、地点、组织机构等基础实体,同时支持日期、时间、货币等数值型实体,总计超过30种实体类型。通过NerKor+CARS-ONPP语料库训练,最大处理序列长度为448,能够有效完成匈牙利语文本中的实体分析工作。

TransformerHub - 实现与参考多种Transformer模型
BERTGPTGithubTransformerTransformerHubViT开源项目
此项目实现了多种Transformer架构,包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型,旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法,当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。
PaddleHub - 多领域应用的跨平台AI模型服务平台
AI模型ERNIE-ViLGGithubHugging FacePaddleHubStable Diffusion开源项目
PaddleHub提供超过400种高质量AI模型,覆盖计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域。用户仅需3行代码即可进行模型预测,同时支持模型即服务,通过简单命令即可部署。最新版本v2.3.0引入了ERNIE-ViLG、Disco Diffusion和Stable Diffusion等模型,并支持在HuggingFace平台上发布。PaddleHub兼容Linux、Windows和MacOS,适合多平台开发。
HanLP - 面向多语种的生产环境自然语言处理工具,支持PyTorch与TensorFlow
GithubHanLPPyTorchTensorFlow多语种开源项目自然语言处理
HanLP是一款面向生产环境的多语种自然语言处理工具,基于PyTorch和TensorFlow双引擎。支持130种语言和多种NLP任务,包括分词、词性标注、命名实体识别和依存句法分析等。HanLP的预训练模型持续更新,并提供RESTful API和native API,适用于敏捷开发和移动应用。
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。
awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具
GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理
该项目列出了多个优秀的开源项目和应用,均与Hugging Face库集成,为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库,提升自然语言处理任务的效率和效果。
beto - 西班牙语BERT模型:BETO
BERTBETOGithub开源项目模型西班牙语语料库
此页面介绍了一个基于大型西班牙语语料库训练的BERT模型BETO,提供无区分大小写和区分大小写的Tensorflow和Pytorch版本。BETO应用全词掩蔽技术,在多项西班牙语基准测试中表现优异,并与多语言BERT及其他模型进行了对比。用户可以在HuggingFace Model Repository下载BETO模型,并通过HuggingFace Transformers库轻松使用。此外,页面还包含示例代码和引用信息。
KR-BERT - 高效小型韩语预训练模型
BERTGithubKR-BERT开源项目深度学习自然语言处理韩语模型
KR-BERT是首尔国立大学开发的韩语特定BERT模型,采用双向WordPiece分词技术,支持字符和子字符级处理。该模型在词汇量和参数规模上经过优化,在多项下游任务中表现出色,为韩语自然语言处理提供高效准确的解决方案。
spark-nlp - 高效自然语言处理与大规模语言模型开源库
Apache SparkGithubSpark NLP开源项目机器学习自然语言处理预训练模型
Spark NLP 是一个基于 Apache Spark 的开源库,提供高效且准确的自然语言处理注释,支持机器学习管道的分布式扩展。该库包含超过 36000 个预训练管道和模型,支持 200 多种语言,涵盖分词、词性标注、嵌入、命名实体识别、文本分类、情感分析、机器翻译等任务。兼容 BERT、RoBERTa 等主流变压器模型,支持 Python、R、Java、Scala 和 Kotlin。
DB-GPT-Hub - 通过大型语言模型(LLMs)实现复杂的Text-to-SQL解析
DB-GPT-HubGithubLLMsText-to-SQL开源项目性能调优数据集
DB-GPT-Hub是一个开源实验项目,通过大型语言模型(LLMs)实现复杂的Text-to-SQL解析。该项目包括全流程处理从数据集成到模型优化,截至2023年10月,已对大型开源模型进行优化,显著提升SQL查询的执行准确率。
refinery - 自然语言数据管理和标注的开源解决方案
GithubKern AIrefinery人工智能开源开源项目自然语言处理
开源工具refinery帮助数据科学家管理和提升自然语言处理项目的数据质量。通过半自动化标注和数据监控,提高数据标注效率。支持Hugging Face和spaCy集成,提升处理速度与质量。旨在优化单人开发者与团队的协作,确保训练数据的可靠管理,并提供多语言文本的新分析视角,使NLP模型构建更加快捷高效。
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