natural-language-processing

Chatbot basado en comprensión del lenguaje natural y aprendizaje automático, con soporte para concurrencia multiusuario y diálogos personalizados de múltiples turnos.

Una hoja de ruta de Full Stack ML (Machine Learning) que abarca el aprendizaje de las habilidades y tecnologías necesarias para dominar todos los aspectos del aprendizaje automático, incluyendo la recopilación y preprocesamiento de datos, desarrollo de modelos, despliegue y mantenimiento.

Colección de más de 234 proyectos basados en machine learning, deep learning, visión artificial, procesamiento de lenguaje natural y más. Muestra tu apoyo marcando este repositorio con una estrella.

Open Korean Text Processor: un procesador de texto en coreano de código abierto.

Formatea rápidamente tus notas con ChatGPT en Obsidian.

Divide automáticamente tus modelos de PyTorch en múltiples GPUs para entrenamiento e inferencia

Este repositorio recopila una extensa lista de artículos sobre generación de historias y narración, centrándose exclusivamente en la era de los modelos de lenguaje grandes (LLM).

Código y conjuntos de datos para "Character-LLM: A Trainable Agent for Role-Playing".

Aprendizaje activo para clasificación de texto en Python

Recursos y herramientas para el procesamiento de lenguaje natural en idiomas de la India.

Una biblioteca fundamental para hipergrafos semánticos.

Plataforma abierta para inteligencia artificial, chatbots, agentes virtuales, automatización de redes sociales y automatización de chat en vivo.

[NeurIPS 2021] Benchmarks multiescala para el aprendizaje de representación multimodal

[ICML 2024] TrustLLM: Confiabilidad en modelos de lenguaje de gran tamaño.

Modelo multimodal para texto y datos tabulares utilizando HuggingFace transformers como componente base para datos de texto

NLP en Python con Deep Learning

Un framework de Ruby de código abierto para chatbots de texto y voz.

Este repositorio contiene el código de evaluación para el artículo "MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning Benchmark for Expert AGI".

Una colección de conjuntos de datos que emparejan preguntas con consultas SQL

Repositorio de Deep Learning NLP que utiliza TensorFlow para cubrir desde el preprocesamiento de texto hasta tareas posteriores con modelos modernos como Topic Models, BERT, GPT y LLM.

Enlaces a publicaciones de conferencias/revistas sobre verificación automática de hechos (recursos para el artículo de TACL22/EMNLP23).

Lista de artículos sobre traducción simultánea/streaming, incluyendo traducción automática de texto a texto y de voz a texto.

Una lista exhaustiva de proyectos en Python

Implementación en Julia de modelos Transformer

Una lista curada de proyectos destacados y recursos de desarrollo/diseño para apoyar las necesidades computacionales del idioma árabe.

Meta Agents Research Environments es una plataforma integral diseñada para evaluar agentes de IA en escenarios dinámicos y realistas. A diferencia de los benchmarks estáticos, esta plataforma introduce entornos en evolución donde los agentes deben adaptar sus estrategias a medida que hay nueva información disponible, reflejando desafíos del mundo real.

Notas de lectura de CS224n en chino

PySwip es una interfaz de Python-Prolog que permite realizar consultas a SWI-Prolog desde sus programas en Python.

Tutorial integral de Deep Learning: de cero a experto

Happy Transformer facilita el ajuste fino y la inferencia con modelos NLP Transformer.