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Small-Text:Python中的文本分类主动学习工具

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。

Text-Moderation - 基于Deberta-v3的多分类文本审核系统
AutotrainDeBERTaGithubHuggingface内容分类开源项目文本审核模型自然语言处理
Text-Moderation采用Deberta-v3架构开发的文本分类模型,通过九类标签对文本内容进行审核分类。模型可识别包括性内容、仇恨言论、暴力描述、骚扰行为和自残倾向等敏感信息,并为每个类别提供概率评分。该模型实现了75%的分类准确率,主要支持英语文本的审核工作,可应用于内容审核和文本管理场景。
SkyText-Chinese-GPT3 - 中文GPT-3预训练模型多功能应用
GithubNLP技术SkyText中文GPT3奇点智源开源项目预训练大模型
SkyText项目推出的中文GPT-3预训练模型,具备聊天、问答、中英互译等多种功能,支持内容续写、对对联、写古诗、生成菜谱等多种应用。模型经过30多道数据清洗流程,采用创新的中文编码方式,以确保高质量的语料和模型效果。该项目提供了13亿参数和2.6亿参数两种版本,用户可选择不同参数规模的模型进行体验。
t5-small - T5架构的轻量级多语言文本转换模型
GithubHuggingfaceONNX格式T5模型开源项目文本摘要机器翻译模型自然语言处理
t5-small是基于T5架构的轻量级多语言文本处理模型。该模型采用编码器-解码器结构,通过多任务预训练增强了迁移学习能力。支持英语、法语、罗马尼亚语和德语等语言,适用于文本摘要和翻译等任务。模型已导出为ONNX格式,便于跨平台部署。开发者可通过Transformers库调用t5-small进行多种自然语言处理任务。
gte-small - 轻量级句子嵌入模型支持多种自然语言处理应用
GithubHuggingfaceMTEB句子相似度开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理
gte-small是基于Sentence Transformers的轻量级句子嵌入模型。该模型在MTEB基准测试中表现优秀,支持分类、检索、聚类等多种NLP任务。gte-small在句子相似度和文本匹配方面性能出色,同时模型体积较小,适合在计算资源有限的环境中使用。
gte-large-onnx - ONNX格式文本向量模型实现快速分类与相似度搜索
GithubHuggingfaceONNX开源项目文本分类文本嵌入模型模型推理相似度搜索
gte-large-onnx是thenlper/gte-large模型的ONNX移植版本,用于文本分类和相似度搜索任务。该模型与FastEmbed框架集成,支持通过API调用生成文本嵌入向量,实现批量文本处理。基于Apache-2.0许可证开源,可用于构建文本相似度检索和文档分类等应用
textbook_quality - 生成高质量预训练数据的专业工具
GithubOpenAIPythonSerpAPISerplytextbook quality开源项目
该项目专注于生成高质量的预训练数据,支持并行生成和自定义API集成,能够生成新主题或扩展已有种子。通过检索提升文本质量,默认使用Serply,还可选择SerpAPI或不使用检索功能。支持OpenAI及其兼容API,并可添加更多适配器进行扩展。项目提供详细的配置和使用指南,适用于需要生成高质量教材的用户。
gte-small - 轻量级通用文本嵌入模型GTE-Small支持多种NLP应用
GTE-smallGithubHuggingfaceTransformers.js开源项目文本嵌入模型特征提取语义相似度
GTE-Small是阿里巴巴达摩院开发的通用文本嵌入模型。基于BERT框架,该模型在大规模文本对语料库上训练,涵盖多个领域和场景。虽然模型仅70MB,但在MTEB基准测试中平均得分达61.36。GTE-Small适用于信息检索、语义相似度计算、文本重排序等任务,支持Python和JavaScript,最大输入长度为512个token。
t5-v1_1-small - Google T5模型的改进版:通用文本处理框架
GithubHuggingfaceT5开源项目文本到文本转换模型自然语言处理迁移学习预训练模型
t5-v1_1-small作为Google T5模型的升级版,引入了GEGLU激活函数并在预训练阶段移除了dropout。模型在C4数据集上完成预训练,需要针对特定任务进行微调。其统一的文本到文本框架使其能够处理包括摘要、问答和文本分类在内的多种NLP任务,为迁移学习研究提供了新的可能性。
keytotext - 根据关键词生成句子的开源模型,助力SEO和营销
APIGithubT5模型keytotext开源项目文本生成训练
Keytotext是一款基于T5模型的开源工具,能够将关键词转换为完整句子,适用于营销和搜索引擎优化。通过Colab笔记本、Streamlit App或快速API/Docker镜像进行使用,并支持自定义模型的训练和微调。文档和示例丰富,便于上手使用。
sentence-transformers-multilingual-e5-small - 多语言句子相似性和分类模型,覆盖多种语言选择
AmazonReviewsGithubHuggingfacemultilingual-e5-small分类句子相似性多语言开源项目模型
该项目提供多语言句子相似性和分类功能,适用范围广泛。采用MIT许可证,通过英语、德语、法语、西班牙语和中文等语言实现较高的精准度。通过Amazon反事实分类和情感极性任务表现出色,涵盖丰富的数据集和评估任务,如重排序和语义文本相似等,有效支持文本分类及自动化分析。
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