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DeepKE

基于深度学习的知识图谱构建工具包

DeepKE是一款支持命名实体识别、关系抽取和属性抽取的知识图谱构建工具。其多功能性使其适用于多模式、低资源和文档级的知识提取场景。用户可以通过DeepKE-LLM和OneKE模型进行大规模语言模型集成,并能快速训练监督模型。工具包提供详细的文档、在线演示和多种模型选择,包括NER、关系抽取和事件抽取。支持Linux环境及Docker镜像配置,确保高效信息抽取。

DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力
DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型
DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。
ToG - 结合知识图谱的大语言模型深度推理框架
GithubICLRToG大语言模型开源项目深度推理知识图谱
ToG项目提出了一种结合知识图谱的大语言模型推理框架,旨在实现更深入、更负责任的推理能力。该框架在复杂问答和知识推理任务中展现了良好性能,有助于提升AI系统的可解释性和准确性。项目开源代码支持Freebase和Wikidata知识图谱,为相关研究提供了实验平台。
Keywrds.ai - AI驱动的关键词挖掘与主题研究工具
AI工具AI引擎SEO工具主题相关性关键词研究内容创作
Keywrds.ai作为AI驱动的SEO工具,利用GPT-4技术从单一种子关键词生成大量相关关键词、话题和问题。工具提供搜索量和关键词难度数据,并自动回答Google热门问题。通过生成独特内容创意,助力建立主题权威,优化网站搜索引擎排名。适合各类细分市场的深度SEO研究和内容策划。
deephyper - 自动化机器学习任务的开源优化框架
DeepHyperGithub开源项目机器学习自动化深度集成神经架构搜索超参数优化
DeepHyper是一个专注于自动化机器学习任务的Python开源框架。它提供了超参数优化、神经网络架构搜索和深度集成不确定性量化等功能。支持单机和分布式环境,适用于多种场景。DeepHyper简化了机器学习工作流程,为研究人员和开发者提供了强大的工具。项目包含详细文档、快速入门指南和活跃的社区支持,方便用户快速上手和深入使用。
roberta-large-NER - XLM-RoBERTa大型模型用于多语言命名实体识别
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa人工智能命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理
XLM-RoBERTa-large模型基础上微调的多语言命名实体识别工具,支持100多种语言。在英语CoNLL-2003数据集上训练,可用于命名实体识别和词性标注等标记分类任务。该模型由Facebook AI研究团队开发,具有强大的跨语言能力,但存在潜在偏见和局限性。作为自然语言处理的重要工具,它为多语言文本分析提供了有力支持。
awesome-deepseek-integration - DeepSeek API集成项目汇总
AI应用API集成DeepSeekGithub开源开源项目插件
该项目收录了多种集成DeepSeek API的应用程序、框架和插件,形式包括桌面客户端、移动应用、浏览器扩展和IDE插件等。涉及领域广泛,如聊天、翻译和代码辅助。这些工具让用户能在不同场景中轻松使用DeepSeek的AI功能,提高工作效率。项目不断更新,为开发者和用户提供多样化的DeepSeek API集成选择。
KG-LLM-Papers - 集成知识图谱和大型语言模型的论文
Github大型语言模型开源项目知识图谱知识增强知识推理论文收集
KG-LLM-Papers收录了将知识图谱与大型语言模型结合的尖端研究论文,旨在推动这一创新交叉学科领域的进步。该项目提供多样化的研究方法、详尽的调查报告、实用的资源与基准测试,解析大型语言模型在知识图谱中的作用。我们欢迎社区成员通过发布问题或提交拉取请求来补充更多研究论文,共同推动学科发展。
kglab - 简化Python知识图谱构建的开源库
GithubPython库RDF图数据科学开源项目知识图谱
kglab是一个构建知识图谱的Python开源库,支持Python 3.7+。它集成了Pandas、NetworkX、RAPIDS等多个工具库,提供简单抽象层简化知识图谱的创建、加载、测量和序列化。适用于数据科学和图分析领域,项目持续更新并欢迎社区贡献。
llm - LLM实验项目集合 探索大型语言模型应用
API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境
该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验,开发者可以深入了解大型语言模型的应用,探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践,为AI领域学习者提供了有价值的资源。
MiniLM-L6-Keyword-Extraction - 高效句子嵌入模型,用于语义搜索与信息聚类
GithubHuggingFaceHuggingfacesentence-transformers句子相似性对比学习开源项目模型语义搜索
此项目通过自监督对比学习,训练出可将句子和段落转化为384维向量的模型,适用于语义搜索、信息检索和句子相似度任务。模型基于1B句子对数据集微调,利用TPU v3-8进行训练,并在Hugging Face社区活动期间开发。用户可使用sentence-transformers或HuggingFace Transformers实现多种自然语言处理应用。
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