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merge-ut-dictionaries

整合多源日语词典增强Mozc输入法

merge-ut-dictionaries项目整合多个日语词典资源,包括维基百科、人名、地名等,以增强Mozc输入法的功能性。项目支持alt-cannadic、edict、neologd等多种词典资源的选择性集成,用户可根据需求自定义词典组合。此外,项目更新了单词成本和ID,优化词典质量,并提供详细的构建指南和Arch Linux安装方法,便于快速部署。通过集成多源词典,该项目旨在全面提升日语输入体验,为用户提供更准确、丰富的输入选项。

opus-mt-en-jap - 英日神经机器翻译模型:基于OPUS数据集的高效翻译工具
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-jap开源项目机器翻译模型英日翻译语言模型
opus-mt-en-jap是一个基于transformer架构的英日神经机器翻译模型。该模型在OPUS数据集上训练,采用SentencePiece进行预处理。在bible-uedin测试集上,模型获得了42.1的BLEU分数和0.960的chr-F分数,显示出优秀的翻译能力。这一开源项目为需要进行英日文本转换的研究人员和开发者提供了实用的工具,适用于文献翻译、跨语言交流等领域。作为高效的机器翻译和英日翻译工具,它为用户提供了强大的语言转换支持。
YuzuMarker.FontDetection - 中日韩字体识别模型和场景文本图像数据集生成
CJK字体识别GithubYuzuMarker.FontDetection开源数据集开源项目数据生成模型训练
YuzuMarker.FontDetection 项目提供了一个专门针对中日韩字体识别的模型,并详尽介绍了生成场景文本图像数据集的方法。用户可以利用CJK字体包和背景图片自动生成所需的数据集,项目现已开源数据集供下载,支持多种字体渲染技术和模型训练选项,有助于提升字体识别的准确性。更多信息请访问项目官网和文档。
Swallow-MX-8x7b-NVE-v0.1 - 跨语言文本生成模型,强化日语能力
GithubHuggingfaceSwallow-MX-8x7b-NVE-v0.1开源项目日语数据模型模型性能训练数据集语言模型
Swallow-MX-8x7b-NVE-v0.1基于Mixtral-8x7B-Instruct持续预训练,增加了日语数据模块,提升了多语言文本生成性能。该模型在日文常识问答和翻译任务中表现突出,发布于Apache-2.0开源许可证下。该版本仍在开发中,提醒注意输出的安全性。项目由ABCI计划支持,适用于多语言自然语言处理任务。
GLuCoSE-base-ja-v2 - 专为日本文本检索及句子相似度设计的嵌入模型
GLuCoSE v2GithubHuggingface句子相似性对比学习开源项目日语文本处理检索系统模型
模型专注于日本文本处理,可在CPU上运行,提升检索任务性能。通过蒸馏大规模嵌入及多阶段对比学习,GLuCoSE v2在MIRACL等任务中的表现出色。其支持语义相似度测量,适用于查询和段落检索,使用余弦相似度函数,支持512标记的输入,生成768维输出。
llama-3-merged-linear - 无训练过程的顶尖LLM模型合并方法利用Mergekit工具
GitHubGithubHuggingFaceHuggingfaceLLM模型合并YouTube教程transformers开源项目模型
探索合并llama-3顶尖模型创建更高排名LLM模型,无需额外训练。该项目利用Mergekit实现模型无缝合并,面向关注开源项目和深度学习的用户。提供YouTube视频教程和GitHub代码支持,帮助用户了解项目细节和操作流程。
pot-desktop - 专为多平台设计的高效划词翻译工具
GithubOCR截图翻译划词翻译多接口翻译开源项目插件系统热门跨平台软件
Pot-desktop 是一款支持多语言、多接口的划词翻译软件,适用于 Windows、macOS 和 Linux 系统。用户可以通过快捷键快速翻译选中的文字或进行截图翻译。软件支持OpenAI、百度、腾讯等多个翻译和OCR接口,还可通过插件系统扩展功能。支持剪切板监听与外部调用,适合多种使用场景。
Easydict - Easydict——简单高效的macOS翻译工具
AI工具DeepLEasydictGoogle翻译OCR翻译翻译工具
Easydict是一款适用于macOS的高效翻译工具,支持自动翻译选择和OCR截图翻译,兼容多种翻译服务,如有道、DeepL、OpenAI等,便于用户查词和文本翻译。
luke-japanese-large - 日语知识加强型词汇和实体嵌入模型
GithubHuggingfaceLUKE实体表示开源项目日语版模型知识增强语言理解
模型是日语版的知识增强型Transformer模型,通过将单词和实体处理为独立的词元来生成其上下文表示。该模型集成了Wikipedia实体嵌入,在特定NLP任务中表现优异。对于不使用Wikipedia实体的任务,建议使用轻量版。luke-japanese在JGLUE数据集的实验中表现出色,相较于多种基线模型效果更佳,特别是在MARC-ja、JSTS和JNLI任务中表现突出。为日语自然语言处理提供了准确理解文本与实体的有力工具。
budoux - 独立小巧且多语言支持的机器学习换行工具
BudouXGithub开源项目机器学习浏览器端独立工具语段分割
BudouX 是一款独立且小巧的机器学习换行整理工具,无需依赖第三方分词器,支持日语、简体中文、繁体中文和泰语。它占用空间小,约15KB,可用于客户端,并支持与HTML输入的集成。使用者可以通过提供数据集训练任何语言的模型,适用于Python、JavaScript和Java编程语言。该工具旨在解决CJK语言在网页排版中的分行问题,提高可读性。
jszhuyin - 前端JavaScript实现的智能中文注音输入法
GithubJSZhuyinJavascript前端技术开源项目注音输入法离线支持
JSZhuyin是一个基于JavaScript的智能中文注音输入法库,实现了完全前端的自动选字功能。该项目支持离线使用,提供CLI接口和NodeJS调用方式,可轻松集成到网站中。JSZhuyin使用MIT许可证,采用小麥注音词库,并实现了高效的断词算法。
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