nlp

Eine kuratierte Liste von Ressourcen für die japanische Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Python-Bibliotheken, LLMs, Wörterbücher, Korpora und Datensätze. Enthält Claude Code Skills zur Ressourcensuche.

仕事の日本語を、読みやすくわかりやすく書く・直すための Agent Skill です。

LLM-basierte ontologische Extraktionstools, einschließlich SPIRES

Ein Framework für kleine, große multimodale Modelle

Chinesisches juristisches LLaMA (LLaMA für den chinesischen Rechtsbereich)

🔍 LangKit: Ein Open-Source-Toolkit zur Überwachung von Large Language Models (LLMs). 📚 Extrahiert Signale aus Prompts und Antworten und gewährleistet Sicherheit. 🛡️ Zu den Funktionen gehören Textqualität, Relevanzmetriken und Sentiment-Analyse. 📊 Ein umfassendes Tool für die LLM-Beobachtbarkeit. 👀

Python-Bibliothek für die koreanische Natürliche-Sprachen-Verarbeitung (NLP). Bietet Funktionen für Worterkennung, Tokenisierung, POS-Tagging und Vorverarbeitung.

Generierung akademischer Übersichtsarbeiten (Survey Papers).

Hub für vortrainierte Modelle für Keras 3.

Die in Rust implementierte chinesische Worttrennung Jieba

Offizielle Implementierung der Paper „GECToR – Grammatical Error Correction: Tag, Not Rewrite“ (BEA-20) und „Text Simplification by Tagging“ (BEA-21)

Ein Tool zum Lernen von Vektorrepräsentationen von Wörtern und Entitäten aus Wikipedia

Transformer-Modelle von BERT bis GPT-4, Umgebungen von Hugging Face bis OpenAI. Beispiele für Fine-Tuning, Training und Prompt Engineering. Ein Bonusteil mit ChatGPT, GPT-3.5-turbo, GPT-4 und DALL-E inklusive Schnellstart für GPT-4, Speech-to-Text, Text-to-Speech, Texterstellung mit DALL-E, Google Cloud AI, HuggingGPT und mehr

Rasa UI ist ein Frontend für das Rasa Framework

Bolt ist eine Deep-Learning-Bibliothek mit hoher Leistung und heterogener Flexibilität.

[Chinesisches Rechts-LLM] DISC-LawLLM: Ein intelligentes Rechtssystem, das von großen Sprachmodellen (LLMs) angetrieben wird, um eine breite Palette juristischer Dienstleistungen anzubieten.

Über 10.000 ausgewählte Projekte aus den Bereichen Machine Learning, Deep Learning, NLP, GNN, Empfehlungs-Systeme, Biomedizin, Computer Vision, Frontend/Backend-Entwicklung und mehr.

„AI-Compass“ weist der Community den Weg im Ozean der KI-Technologien. Egal ob Anfänger oder fortgeschrittener Entwickler, hier findet jeder den Pfad zu den verschiedenen KI-Richtungen. Ziel ist es, Entwicklern zu helfen, die Kernkonzepte, Mainstream-Technologien und Zukunftstrends von KI systematisch zu verstehen und den gesamten Prozess von der Theorie bis zur Praxis durch Übung zu meistern.

MindSpore + 🤗Huggingface: Führen Sie beliebige Transformers/Diffusers-Modelle auf MindSpore aus – mit nahtloser Kompatibilität und Beschleunigung.

Das Classical Language Toolkit

OO für LLMs

Eine Liste von Open-Source-KI-Projekten, mit denen sich einfach Einnahmen erzielen lassen.

Eine kuratierte Sammlung von iOS-, ML- und AR-Ressourcen, ergänzt durch einige UI-Erweiterungen

📚 Verarbeiten Sie PDFs, Word-Dokumente und mehr mit spaCy

Deep-Research-Agent, der Ihnen hilft, die besten GitHub Repositories zu finden 🕵️!

TextGAN ist ein PyTorch-Framework für auf Generative Adversarial Networks (GANs) basierende Textgenerierungsmodelle.

Similarities: Ein Toolkit für Ähnlichkeitsberechnung und semantische Suche

Backend, das den Dataset-Viewer auf Hugging Face Dataset-Seiten über eine öffentliche API betreibt.

🤖 Eine PyTorch-Bibliothek mit kuratierten Transformer-Modellen und deren kombinierbaren Komponenten

Dieses Repository stellt PIXIU vor, eine Open-Source-Ressource mit den ersten großen Sprachmodellen (LLMs) für den Finanzsektor, Instruktions-Tuning-Daten und Evaluierungs-Benchmarks zur ganzheitlichen Bewertung von Finanz-LLMs. Unser Ziel ist es, die Open-Source-Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) im Finanzwesen kontinuierlich voranzutreiben.