xlnet

Collection de modèles NLP chinois pré-entraînés de haute qualité, incluant des grands modèles, des modèles multimodaux et des grands modèles de langage.

Boîte à outils pour l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et la génération de texte avec TensorFlow. Fait partie du projet CASL : http://casl-project.ai/

Classification de textes chinois (longs, courts, multi-étiquettes) et similarité de phrases avec Keras NLP, incluant des classes de base pour les embeddings et les réseaux (graph), FastText, TextCNN, CharCNN, TextRNN, RCNN, DCNN, DPCNN, VDCNN, CRNN, Bert, Xlnet, Albert, Attention, DeepMoji, HAN, CapsuleNet, Transformer-encode, Seq2seq, SWEM, LEAM et TextGCN.

Modèle XLNet chinois pré-entraîné.

Utilisez des transformers pré-entraînés comme BERT, XLNet et GPT-2 dans spaCy.

Transformers4Rec est une bibliothèque flexible et efficace pour la recommandation séquentielle et basée sur les sessions, compatible avec PyTorch.

Une liste organisée de ressources en NLP axée sur les réseaux Transformer, les mécanismes d'attention, GPT, BERT, ChatGPT, les LLM et l'apprentissage par transfert.

TextGen : Implémentation de modèles de génération de texte, incluant LLaMA, BLOOM, GPT2, BART, T5, SongNet et plus encore.

Implémentation officielle des articles "GECToR – Grammatical Error Correction: Tag, Not Rewrite" (BEA-20) et "Text Simplification by Tagging" (BEA-21)