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波兰语自然语言处理资源与预训练模型库

NLPPolish预训练模型词嵌入语言模型Github开源项目

该项目汇集了多种波兰语自然语言处理资源,包括词嵌入、语言模型和机器翻译模型。提供Word2Vec、FastText、GloVe等词向量,以及ELMo、RoBERTa等上下文嵌入模型。还包含压缩词向量和Wikipedia2Vec等特色资源。涵盖从基础词向量到预训练模型的多个层面,为波兰语NLP研究和应用提供支持。

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介绍相关项目
opus-mt-pl-en - 基于OPUS数据集的波兰语-英语机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-pl-en开源项目机器翻译模型波兰语英语
opus-mt-pl-en项目提供了模型权重下载、测试集翻译结果和评分文件。该模型采用transformer-align架构，专注于波兰语到英语的翻译。在Tatoeba测试集上，模型展现了优秀的性能，BLEU得分为54.9，chr-F得分为0.701。项目使用OPUS数据集训练，并应用了规范化和SentencePiece预处理技术，为波兰语-英语机器翻译研究和应用提供了有价值的资源。
plm-nlp-code - 自然语言处理预训练模型代码实现与学习资源
GithubPyTorchTransformers代码示例开源项目自然语言处理预训练模型
plm-nlp-code项目提供《自然语言处理：基于预训练模型的方法》一书的示例代码，涵盖词嵌入到BERT等多个NLP主题。项目包含代码实现、环境设置和书中勘误，是NLP学习者和研究者的实用资源。代码基于Python 3.8.5和PyTorch 1.8.0等环境，展示了现代NLP技术的核心内容和实践应用。
fasttext-en-vectors - 多语言词向量学习和文本分类开源库
GithubHuggingfacefastText开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理词向量
fastText是一个开源轻量级库，专注于词向量学习和文本分类。它支持157种语言，可在普通硬件上快速训练，并提供预训练模型。fastText适用于文本分类、语言识别等任务，从实验到生产均可使用。该库简单易用，能在短时间内处理海量文本，是自然语言处理领域的高效工具。
FastPDN - 开源波兰语命名实体识别模型
CLARIN-PLFastPDNGithubHuggingface命名实体识别开源项目模型深度学习自然语言处理
FastPDN是一个开源的波兰语命名实体识别模型，基于PolDeepNer2项目开发。它采用hydra、PyTorch、PyTorch Lightning和Transformers库构建了完整的数据处理和模型训练流程。FastPDN在kpwr和cen数据集上训练，支持82种实体类别识别，并利用herbert-base-case和distiluse-base-multilingual-cased-v1模型进行了预训练。该项目提供简洁的API接口，方便用户进行波兰语文本的命名实体识别任务。
sbert-base-cased-pl - 波兰语言语义相似度高效模型
GithubHerBERTHuggingfaceSHerbert句子相似性开源项目机器学习模型自然语言处理
sbert-base-cased-pl是SentenceBERT的改进版，利用siamese与triplet网络结构生成语义嵌入，以余弦相似度进行判断。该模型基于波兰语HerBERT，专注于语义文本相似性优化，训练数据来源于Wikipedia，并通过字节对编码进行分词，准确率达82.31%。适用于波兰语相关环境与分词器场景。
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。
German-NLP - 德语自然语言处理开源工具及资源汇总
German-NLPGithub工具开源项目文本语料库语言处理资源
本页面收录了德语自然语言处理的各种开源工具和资源，涵盖文本语料库、通用资源、语言处理、语义分析、语音处理和机器翻译等多个类别。这些资源注重易用性和用户友好性，且保持持续更新。社区贡献和建议帮助维护列表的时效性。
nlp-recipes - 使用最新深度学习模型加速自然语言处理系统开发
Azure Machine LearningBERTGithubNLPtransformers开源项目深度学习
该资源库提供构建NLP系统的示例和最佳实践，重点关注最新的深度学习方法和常见场景，如文本分类、命名实体识别和文本摘要。支持多语言，特别是利用预训练模型应对不同语言任务。内容基于与客户的合作经验，旨在简化开发过程，帮助数据科学家和工程师快速部署AI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。
GermanWordEmbeddings - 开源德语词向量训练与评估工具包
Github开源项目德语模型训练评估词嵌入语料库
GermanWordEmbeddings是一个开源的德语词向量模型训练与评估工具包。该工具包基于gensim的word2vec实现,提供了从语料库获取、预处理到模型训练和评估的完整流程。工具包支持语法和语义特征评估,可用于德语自然语言处理研究。项目还提供了一个基于德语维基百科和新闻文章训练的预训练模型。
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