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NLP-progress

追踪自然语言处理领域进展的开源项目

这是一个开源项目,旨在追踪自然语言处理领域的最新进展。该项目涵盖了从词性标注到阅读理解等多种NLP任务,提供基准数据集和顶尖模型性能对比。它包含多语言NLP任务进展,为研究人员提供了解行业现状的重要参考。项目持续更新,反映了NLP技术的快速发展。

NLPer-Arsenal - NLP竞赛策略、任务教程与学习资源
GithubNLPer-ArsenalNLP竞赛会议时间学习资料开源项目算力推荐
NLP人军火库收集了丰富的NLP竞赛策略、任务教程及经验帖,涵盖文本分类和生成等任务的详细基线。包括往期和当前重点赛事信息、自媒体推荐、算力资源、主要竞赛平台和会议时间记录等。如有帮助,请star支持,并在转载时注明项目github链接,感谢对开源环境的贡献。
nlp.js - Node.js 多语言自然语言处理工具
GithubNLP.js多语言支持开源项目情感分析插件系统自然语言处理
NLP.js 提供多语言支持的自然语言处理功能,包括语言检测、字符串相似度计算、情感分析和命名实体识别等。最新版本采用模块化设计和插件系统,方便用户扩展和定制功能。文档详尽,适合在 Node.js 环境中开发聊天机器人及其他应用。
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。
language - 谷歌语言研究团队开源项目汇集平台
GithubGoogle Research开源项目研究团队自然语言处理语言研究
Google Research Language团队的开源项目共享平台汇集了谷歌语言研究领域的最新成果。该平台为研究者和开发者提供自然语言处理、机器翻译等前沿语言技术资源。项目采用开源模式,促进了语言技术领域的协作与创新。作为非官方谷歌产品,这一平台为语言技术爱好者提供了宝贵的学习和实践机会。
NLP-Tutorials - 从搜索引擎到预训练模型的全面教程
GithubNLP开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
NLP教程全面介绍多种自然语言处理模型,涉及搜索引擎技术、词汇及句子理解,并深入探讨seq2seq、Transformer、BERT和GPT等先进模型,包括实用的代码示例和理论分析。
booknlp - 用于书籍和长文档的全面自然语言处理管道
Github事件标注实体识别开源项目指代消解文本分析自然语言处理
BookNLP是一个专门针对英文书籍和长文档的自然语言处理管道。它集成了多项功能,如词性标注、依存句法分析、实体识别、人物名称聚类、指代消解、引语说话人识别等。系统提供大小两种模型,可根据计算资源和精度需求灵活选择。BookNLP为文学文本分析和大规模文档处理提供了全面的语言学分析支持。
Awesome-LLM-Tabular - 大型语言模型与表格数据处理研究进展
GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理表格数据
Awesome-LLM-Tabular汇集了大型语言模型在表格数据处理领域的研究论文,涵盖数据表示、问答和推理等方面。项目提供论文详细信息、相关工作坊和博客文章,为研究人员提供全面的参考资源,助力快速了解该领域的最新进展。
gpt-2 - GPT-2模型展现自然语言处理新境界
GPT-2GithubOpenAI开源项目机器学习自然语言处理语言模型
GPT-2是OpenAI开发的自然语言处理模型,展现了无监督学习在多任务处理中的卓越能力。项目开源了模型代码和预训练模型,便于研究人员探索其潜力。尽管性能出色,使用时仍需审慎评估其适用性,尤其是在安全关键领域。该项目也鼓励深入研究GPT-2的行为特征及其潜在影响。
Awesome-LLMs-Datasets - 完整收录大型语言模型数据集的多维度分类概览
GithubLLMs数据集大语言模型开源项目指令微调数据集评估数据集预训练语料库
这个项目全面收集和分类了大型语言模型(LLM)数据集,包括预训练语料库、指令微调数据集、偏好数据集、评估数据集和传统NLP数据集五大类别。新增的内容涵盖多模态大语言模型数据集和检索增强生成数据集。项目统计了444个数据集的详细信息,覆盖8种语言和32个领域,为LLM研究提供了全面参考资源。
image-text-localization-recognition - 场景文本检测与识别研究进展资源汇总
Github人工智能场景文本检测开源项目文本识别深度学习计算机视觉
该项目汇总了场景文本检测与识别领域的最新研究成果,包含牛津大学、深圳先进技术研究院、华南理工大学等机构发表的论文和开源代码。内容覆盖文本检测、文本识别、端到端文本识别等方向,为相关研究提供全面参考。项目保持更新,持续跟踪领域进展,是场景文本分析研究的重要资源库。
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