natural-language-processing

Ein auf natürlichem Sprachverständnis und maschinellem Lernen basierender Chatbot mit Unterstützung für gleichzeitige Benutzer und benutzerdefinierte Dialoge über mehrere Runden hinweg

Eine Full-Stack-ML-Roadmap (Machine Learning) vermittelt die notwendigen Fähigkeiten und Technologien, um in allen Aspekten des maschinellen Lernens kompetent zu werden, einschließlich Datenerfassung und -vorverarbeitung, Modellentwicklung, Bereitstellung und Wartung.

Sammlung von über 234 Projekten zu Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, Natural Language Processing und mehr. Zeige deine Unterstützung, indem du diesem Repository einen Stern gibst.

Open Korean Text Processor – Ein Open-Source-Prozessor für koreanischen Text

Formatieren Sie Ihre Notizen schnell mit ChatGPT in Obsidian

Teilen Sie Ihre PyTorch-Modelle automatisch für Training und Inferenz auf mehrere GPUs auf

Dieses Repository sammelt eine umfangreiche Liste großartiger Artikel zur Story-Generierung / zum Storytelling mit ausschließlichem Fokus auf die Ära der Large Language Models (LLMs).

Code und Datensätze für „Character-LLM: A Trainable Agent for Role-Playing“

Aktives Lernen für Textklassifizierung in Python

Ressourcen und Werkzeuge für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) indischer Sprachen

Eine grundlegende Bibliothek für semantische Hypergraphen

Eine offene Plattform für Künstliche Intelligenz, Chatbots, virtuelle Agenten, Social-Media-Automatisierung und Live-Chat-Automatisierung.

[NeurIPS 2021] Multiskalen-Benchmarks für multimodales Repräsentationslernen

[ICML 2024] TrustLLM: Vertrauenswürdigkeit in Large Language Models

Multimodales Modell für Text- und Tabellendaten mit HuggingFace Transformers als Baustein für Textdaten

NLP in Python mit Deep Learning

Ein Open-Source-Ruby-Framework für Text- und Sprach-Chatbots.

Dieses Repository enthält Evaluierungscode für das Paper "MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning Benchmark for Expert AGI"

Eine Sammlung von Datensätzen, die Fragen mit SQL-Abfragen verknüpfen.

Links zu Konferenz- und Journalpublikationen im Bereich automatisiertes Fact-Checking (Ressourcen für das TACL22/EMNLP23-Paper).

Ein Deep-Learning-NLP-Repository mit TensorFlow, das von der Textvorverarbeitung bis hin zu Downstream-Tasks moderner Modelle wie Topic Models, BERT, GPT und LLMs reicht.

Eine umfassende Liste von Python-Projekten.

Paper-Liste zu simultaner Übersetzung / Streaming-Übersetzung, einschließlich Text-zu-Text- und Sprach-zu-Text-Übersetzung.

Julia-Implementierung von Transformer-Modellen

Eine kuratierte Liste großartiger Projekte sowie Entwicklungs- und Designressourcen zur Unterstützung arabischer Computeranforderungen.

Meta Agents Research Environments ist eine umfassende Plattform zur Evaluierung von KI-Agenten in dynamischen, realistischen Szenarien. Im Gegensatz zu statischen Benchmarks bietet diese Plattform sich entwickelnde Umgebungen, in denen Agenten ihre Strategien bei neuen Informationen anpassen müssen, um reale Herausforderungen abzubilden.

CS224n-Lesehinweise auf Chinesisch

PySwip ist eine Python-Prolog-Schnittstelle, die das Abfragen von SWI-Prolog in Python-Programmen ermöglicht.

Umfassendes Deep-Learning-Tutorial: Von den Grundlagen bis zum Expertenwissen.

Happy Transformer vereinfacht das Fine-Tuning und die Inferenz von NLP-Transformer-Modellen.