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波兰语自然语言处理资源与预训练模型库

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。

paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 - 跨语言句子向量化模型支持聚类和语义检索
GithubHuggingfacesentence-transformers多语言模型开源项目文本嵌入模型自然语言处理语义搜索
paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2是一个基于sentence-transformers的多语言句子嵌入模型,支持50多种语言。它将句子和段落映射为768维向量,适用于聚类和语义搜索。模型易于使用,通过pip安装即可快速集成。在Sentence Embeddings Benchmark上表现出色,采用XLMRobertaModel和平均池化层结构,可有效处理不同长度的文本输入。
orpo - 无参考模型的语言模型偏好优化技术
GithubORPO人工智能开源项目机器学习模型训练自然语言处理
ORPO是一种新型语言模型训练方法,无需参考模型即可实现偏好优化。项目展示了ORPO在AlpacaEval、MT-Bench和IFEval等基准测试中的性能。ORPO训练的Mistral-ORPO-β模型在AlpacaEval官方排行榜上获得14.7%的长度控制胜率。项目开源了多个预训练模型和训练日志,为AI研究和开发提供了重要资源。
nlp-paper - 自然语言处理领域的主要论文和资源汇总
Bert SeriesGithubSentiment AnalysisText SummarizationTransfer LearningTransformer Series开源项目
本资源汇总了自然语言处理(NLP)领域的重要论文,包含BERT系列、Transformer系列、迁移学习、文本摘要、情感分析、问答系统、机器翻译等方向。详细分类和链接帮助研究者、工程师及NLP爱好者轻松找到最新研究成果和技术实现,助力他们的学习和研究。
SmallLanguageModel-project - 自主构建完整的语言模型,从数据采集到训练一步到位
GithubPythonSmallLanguageModel依赖安装开源项目数据处理模型训练
该项目提供全面的构建语言模型指南,包括数据收集、预处理及模型训练。项目涵盖从数据采集到训练多种模型(如BERT、GPT、Seq-2-Seq)的全部必要工具和步骤。适用于Python 3.8及以上版本,通过详细的教程和文档帮助开发者高效实现模型训练与应用。
twitter-xlm-roberta-base-sentiment - 基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型
GithubHuggingfaceTwitterXLM-roBERTa多语言情感分析开源项目情感分类模型自然语言处理
这是一个基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型,经过约1.98亿条推文预训练,并针对8种语言的情感分析任务进行了微调。该模型可以轻松集成到NLP管道中,适用于多语言社交媒体文本的情感分类,支持阿拉伯语、英语、法语、德语、印地语、意大利语、西班牙语和葡萄牙语。
chinese_roberta_L-2_H-128 - 使用多模态预训练优化中文自然语言处理
CLUECorpusSmallGithubHuggingfaceRoBERTa开源项目模型语言模型预训练
该项目包括24种中文RoBERTa模型,使用CLUECorpusSmall数据集进行训练,效果超过较大数据集。模型通过UER-py和TencentPretrain预训练,并支持多模态框架,参数超过十亿。模型可在HuggingFace和UER-py Modelzoo中获取。项目提供详细的训练过程和关键细节,便于结果复现,着重提升中文自然语言处理任务中的性能。
Awesome-Scientific-Language-Models - 科学领域预训练语言模型资源汇总
Github大型语言模型开源项目模态知识表示科学领域预训练模型
Awesome-Scientific-Language-Models是一个涵盖多个科学领域预训练语言模型的资源列表。该项目收录了数学、物理、化学等领域的模型,包括不同参数规模和多种模态。资源列表持续更新,为科研人员提供丰富的语言模型参考和应用案例。
text2vec - 多模型文本向量化工具,支持多语言文本匹配分析
BERTGithubText2vec开源项目文本向量化文本相似度模型训练
text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型,如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具,方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀,尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持,能够满足各种文本语义分析任务的需求。
spacy-llm - spaCy与大语言模型整合的NLP组件
GithubLarge Language ModelsNLPOpenAIspaCyspacy-llm开源项目
该模块将大型语言模型(LLMs)集成到spaCy中,实现了快速原型设计和提示生成,无需训练数据即可输出可靠的NLP结果。支持OpenAI、Cohere、Anthropic、Google PaLM、Microsoft Azure AI等API,并兼容Hugging Face上的开源LLMs,如Falcon、Dolly、Llama 2等。还支持LangChain,提供命名实体识别、文本分类、情感分析等多种现成任务。用户可通过spaCy的注册表轻松实现自定义功能。该模块结合LLM的强大功能与spaCy的成熟基础,提供灵活高效的NLP解决方案。
other - 高性能开源自然语言处理框架
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理框架,提供多种预训练模型和工具。支持文本分类、问答和生成等任务,适用于研究和生产环境。该框架易用且灵活,可处理多语言文本,支持迁移学习。Transformers定期更新,紧跟NLP领域最新进展,为用户提供丰富的API和优化的性能。
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