small-text

Small-Text：Python中的文本分类主动学习工具

small-text 积极学习文本分类 Python sklearn Github 开源项目

Small-Text 是一个前沿的文本分类主动学习工具，支持多种查询策略、初始化策略和停止准则，用户可以灵活组合使用。工具支持 GPU 加速的 Pytorch 模型和 transformers 集成，适用于复杂文本分类任务，同时也支持 CPU 的轻量安装。科学验证的组件和详细文档使无论是试验还是实际应用，都变得更简单。要求 Python 3.7 或更高版本，支持 CUDA 10.1 或更新版本。如需了解更多，请访问其文档和安装指南。

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介绍相关项目

transformers-tutorials - Transformers模型在自然语言处理中的应用教程

BERTGithubHugging FaceNLPPyTorchTransformers开源项目

本项目提供了关于如何使用Transformers模型在自然语言处理任务中进行精细调优的详细教程，包括文本分类、情感分析、命名实体识别和摘要生成等案例。教程旨在帮助用户掌握应用最新NLP技术的技巧，并提供配套的Python代码示例和工具指南。

gte-tiny - 轻量级句向量模型实现文本相似度检索和语义匹配

GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度开源项目机器学习模型特征提取自然语言处理

gte-tiny是一个轻量级句向量模型，用于文本相似度计算和语义匹配。模型在MTEB基准测试的文本分类、检索和聚类任务中取得良好效果，适用于各类文本处理应用场景。

TextSynth - 大型AI模型API访问与推理优化服务平台

AI工具API服务TextSynth人工智能文本生成语言模型

TextSynth作为人工智能服务平台，提供Mistral、Mixtral、Llama2和Stable Diffusion等大型AI模型的API访问。平台通过REST API和交互式playground支持文本处理、图像生成和语音转文本等多种功能。采用自定义推理技术，TextSynth在标准硬件上实现更快速度和更低成本。自2020年成立以来，平台一直是GPT-2模型访问的先行者。TextSynth提供免费基础服务和按需付费选项，满足不同用户需求。

pytorch-sentiment-analysis - 使用PyTorch进行电影评论情感分析的教程

GithubPyTorchPython 3.9开源项目情感分析教程神经网络

该开源项目提供了一系列教程，使用PyTorch实现序列分类模型，主要用于从电影评论中预测情感。课程内容包括神经词包模型、递归神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和Transformer模型的理论与实践。此外，还讲解了如何使用torchtext库简化数据加载和预处理。如果有任何疑问或反馈，可以随时通过提交问题进行交流。

simpleAI - 自托管的AI API替代方案，涵盖文本、聊天、编辑和嵌入功能

GithubPythonSimpleAIgRPC开源开源项目机器学习模型

SimpleAI项目提供自托管的AI API替代方案，可快速试验文本补全、聊天、编辑和嵌入等主要端点。支持多种响应模式，通过gRPC协议实现多语言的模型推理分离，降低对特定API提供商的依赖。项目包含多种示例和详细的安装使用指南，适合开发者构建、测试和优化自己的AI应用。

autolabel - 利用大语言模型自动标注、清洗和丰富文本数据集的Python库

AutolabelGithubLLMPython库Refuel开源项目数据标注

Autolabel是一个Python库，利用大语言模型（LLM）自动标注、清洗和丰富文本数据集。它大幅减少手动标注的时间和成本，同时提供高准确率的标注结果。该库支持多种NLP任务，如分类、问答、命名实体识别等，兼容OpenAI、Anthropic、HuggingFace等多家提供商的LLM。Autolabel还提供信心估算、结果解释、缓存和状态管理功能，并支持使用Refuel托管的开源LLM进行标注。用户可根据具体任务配置标注指南，并通过简单的三步流程完成数据标注。

autogluon - 自动化机器学习工具，简单实现高精度预测

AutoGluonGithubPython开源项目机器学习深度学习自动化

AutoGluon简化了机器学习任务，让用户可以在图像、文本、时间序列和表格数据上轻松训练和部署高精度模型。它支持Python 3.8至3.11，并可在Linux、MacOS和Windows上运行。只需几行代码即可快速构建端到端机器学习模型，提供详细的安装指南、快速入门教程和丰富的资源，适合各层次用户的需求。

OpenNMT-py - 开源的神经机器翻译与大型语言模型框架

EoleGithubLLM支持Neural Machine TranslationOpenNMT-pyPyTorch开源项目

OpenNMT-py是基于PyTorch的开源神经机器翻译和语言模型框架，适用于研究和生产。支持大语言模型转换、量化以及多GPU并行。提供教程、文档和社区支持，适合翻译、总结等多种NLP任务。最新版本引入了多查询注意力机制和线性去偏等新功能。

llama-classification - 利用LLaMA的文本分类代码库概述与使用指南

GithubLLaMA代码库实验设置开源项目文本分类预处理

这个代码库提供了使用LLaMA进行文本分类的基础代码。用户可以通过该项目设置实验环境并运行在Nvidia V100 GPU上，用于与Huggingface数据集进行文本分类实验。项目介绍了Direct、Channel和Pure Generation三种方法，并提供了预处理、推理和校准的具体示例。

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