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HanLP के लेखक की नई पुस्तक 'नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग इंट्रोडक्शन' के विस्तृत नोट्स! उद्योग की एक बेहतरीन कृति, जिसमें बोरिंग फॉर्मूलों की भरमार के बजाय आसान भाषा में एल्गोरिदम मॉडल समझाए गए हैं। बुनियादी अवधारणाओं से शुरू करते हुए, चीनी वर्ड सेगमेंटेशन, पार्ट-ऑफ-स्पीच टैगिंग, नेम्ड एंटिटी रिकग्निशन, इंफॉर्मेशन एक्सट्रैक्शन, टेक्स्ट क्लस्टरिंग, टेक्स्ट क्लासिफ़िकेशन और सिंटैक्स एनालिसिस जैसे लोकप्रिय मुद्दों के एल्गोरिदम सिद्धांतों और इंजीनियरिंग कार्यान्वयन को चरण-दर-चरण प्रस्तुत किया गया है।

IDCNN/biLSTM+CRF के साथ चीनी नामित एंटिटी पहचान, और biGRU+2ATT के साथ संबंध निष्कर्षण

TigerBot: एक बहु-भाषी बहु-कार्य LLM

प्राकृतिक भाषा की समझ के लिए बहु-कार्य गहरे तंत्रिका नेटवर्क

[पेपर लिस्ट] ज्ञान ग्राफ़ (KGs) और बड़े भाषा मॉडल (LLMs) को एकीकृत करने वाले पेपर

वाक्यांश निष्कर्षण के लिए TextRank एल्गोरिदम ("textgraphs") का Python कार्यान्वयन

xLSTM की आधिकारिक रिपॉजिटरी

तेज़ अत्याधुनिक स्टेट-ऑफ-द-आर्ट स्टैटिक एम्बेडिंग्स

EasyNLP: एक व्यापक और उपयोग में आसान NLP टूलकिट

NLP भाषा मॉडल की व्याख्या, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ करें। Ecco सीधे Jupyter notebooks में इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़یشن बनाता है जो Transformer-आधारित भाषा मॉडल (जैसे GPT2, BERT, RoBERTA, T5, और T0) के व्यवहार को समझाता है।

एक ऑन-प्रिमाइसेस, OCR-मुक्त असं estructured डेटा निष्कर्षण, मार्कडाउन रूपांतरण और बेंचमार्किंग टूलकिट। (https://idp-leaderboard.org/)

बड़े मॉडल की सुरक्षा, संरक्षा और गोपनीयता के लिए एक पठन सूची (Awesome LLM Security, Safety, आदि सहित)।

MinD (Machine IntelligeNce of Damo) लैब से एनकोडर-डिकोडर का ALIbaba का संग्रह

नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग से संबंधित सभी विषयों के लिए एक व्यापक संदर्भ

निर्देश-पालन करने वाले भाषा मॉडल के लिए एक स्वचालित मूल्यांकनकर्ता। मानव-सत्यापित, उच्च-गुणवत्ता, सस्ती और तेज़।

ContextGem: दस्तावेजों से सहज LLM निष्कर्षण

RAG (Retrieval-Augmented Generation) फ्रेमवर्क, प्रोजेक्ट्स और संसाधनों का एक कम्युनिटी-संचालित संग्रह। विकसित हो रहे RAG इकोसिस्टम में योगदान करें और इसे explore करें।

वैज्ञानिक/बायोमेडिकल दस्तावेजों के लिए एक पूर्ण spaCy पाइपलाइन और मॉडल।

Meta Llama 3 से विकसित चीनी लामा-3 LLM (Chinese Llama-3 LLMs) तीसरा चरण परियोजना

🌸 TypeScript के साथ जापानी व्याकरण सीखें

💫 spaCy नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) लाइब्रेरी के लिए मॉडल्स

Transformers लाइब्रेरी के लिए त्वरित आरंभ ट्यूटोरियल

नॉलेज ग्राफ़ से संबंधित शिक्षण सामग्री, डेटाबेस, टूल्स और अन्य संसाधनों की क्यूरेटेड सूची।

वन-क्लिक चीनी डेटा संवर्धन पैकेज; NLP डेटा संवर्धन, bert डेटा संवर्धन, EDA: pip install nlpcda

[ICML 2024] LLMCompiler: समानांतर फ़ंक्शन कॉलिंग के लिए एक LLM कंपाइलर

Go में स्व-निहित मशीन लर्निंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरी

NLTK डेटा

चीनी लॉन्ग टेक्स्ट क्लासिफिकेशन, शॉर्ट सेंटेंस क्लासिफिकेशन, मल्टी-लेबल क्लासिफिकेशन, दो वाक्यों की समानता (Keras NLP का चीनी टेक्स्ट क्लासिफिकेशन, मल्टी-लेबल क्लासिफिकेशन, या सेंटेंस क्लासिफिकेशन, लॉन्ग या शॉर्ट), वर्ड/कैरेक्टर/सेंटेंस एम्बेडिंग लेयर और ग्राफ कंस्ट्रक्शन बेस क्लास, FastText, TextCNN, CharCNN, TextRNN, RCNN, DCNN, DPCNN, VDCNN, CRNN, Bert, Xlnet, Albert, Attention, DeepMoji, HAN, कैप्सूल नेटवर्क-CapsuleNet, Transformer-encode, Seq2seq, SWEM, LEAM, TextGCN

Underthesea - AI सहायक

Microsoft.Recognizers.Text कई भाषाओं में संख्याओं, इकाइयों, तिथि/समय आदि की पहचान और समाधान प्रदान करता है।