nlp

Catatan detail untuk buku baru karya penulis HanLP, "Natural Language Processing Introduction"! Karya luar biasa yang menjelaskan model algoritma dengan bahasa yang mudah dipahami, bukan rumus yang membosankan. Dimulai dari konsep dasar, buku ini bertahap memperkenalkan prinsip algoritma dan implementasi teknik untuk topik populer seperti segmentasi kata bahasa Mandarin, penandaan POS, NER, ekstraksi informasi, klastering teks, klasifikasi teks, dan analisis sintaksis.

Pengenalan Entitas Bernama (NER) Bahasa Mandarin dengan IDCNN/biLSTM+CRF, dan Ekstraksi Relasi dengan biGRU+2ATT

TigerBot: LLM multi-bahasa dan multi-tugas.

Neural Network Mendalam Multi-Tugas untuk Pemahaman Bahasa Alami

[Daftar Makalah] Makalah yang mengintegrasikan knowledge graph (KG) dan large language model (LLM).

Implementasi Python untuk algoritma TextRank ("textgraphs") guna ekstraksi frasa

Repositori resmi xLSTM.

Static Embeddings mutakhir yang cepat.

EasyNLP: Toolkit NLP yang komprehensif dan mudah digunakan.

Menjelaskan, menganalisis, dan memvisualisasikan model bahasa NLP. Ecco membuat visualisasi interaktif langsung di notebook Jupyter yang menjelaskan perilaku model bahasa berbasis Transformer (seperti GPT2, BERT, RoBERTA, T5, dan T0).

Toolkit on-premises untuk ekstraksi data tidak terstruktur tanpa OCR, konversi markdown, dan benchmarking. (https://idp-leaderboard.org/)

Daftar bacaan untuk keamanan, keselamatan, dan privasi model besar (termasuk Awesome LLM Security, Safety, dll.).

Koleksi Encoder-decoder ALIbaba dari Lab MinD (Machine IntelligeNce dari Damo)

Referensi komprehensif untuk semua topik yang berkaitan dengan Natural Language Processing

Evaluator otomatis untuk model bahasa yang mengikuti instruksi. Tervalidasi oleh manusia, berkualitas tinggi, murah, dan cepat.

ContextGem: Ekstraksi LLM yang mudah dari dokumen

Kumpulan kerangka kerja, proyek, and sumber daya RAG (Retrieval-Augmented Generation) yang digerakkan oleh komunitas. Berkontribusi dan jelajahi ekosistem RAG yang terus berkembang.

Pipeline spaCy lengkap dan model untuk dokumen ilmiah/biomedis.

Proyek Model Llama Tiongkok Fase Ketiga (Chinese Llama-3 LLMs) yang dikembangkan dari Meta Llama 3

🌸 Belajar tata bahasa Jepang dengan TypeScript

💫 Model untuk pustaka Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) spaCy

Tutorial pengenalan cepat untuk pustaka Transformers

Daftar kurasi materi pembelajaran, basis data, alat, dan sumber daya lain yang terkait dengan Knowledge Graph

[ICML 2024] LLMCompiler: Kompiler LLM untuk pemanggilan fungsi paralel.

Paket augmentasi data bahasa Mandarin sekali klik; augmentasi data NLP, augmentasi data bert, EDA: pip install nlpcda

Pustaka Machine Learning dan Natural Language Processing mandiri dalam Go

Data NLTK

Klasifikasi Teks Bahasa Mandarin (Panjang dan Pendek), Klasifikasi Multi-label, Kemiripan Dua Kalimat, lapisan embedding kata/karakter/kalimat dan kelas dasar pembangun layer graph, FastText, TextCNN, CharCNN, TextRNN, RCNN, DCNN, DPCNN, VDCNN, CRNN, Bert, Xlnet, Albert, Attention, DeepMoji, HAN, CapsuleNet, Transformer-encode, Seq2seq, SWEM, LEAM, TextGCN

Underthesea - Asisten AI

Microsoft.Recognizers.Text menyediakan pengenalan dan resolusi angka, unit, tanggal/waktu, dll. dalam berbagai bahasa (ZH, EN, FR, ES, PT, DE, IT, TR, HI, NL. Dukungan parsial untuk JA, KO, AR, SV). Paket tersedia di: https://www.nuget.org/profiles/Recognizers.Text, https://www.npmjs.com/~recognizers.text