text-classification

중국어 형태소 분석, 품사 태깅, 개체명 인식, 의존 구문 분석, 성분 구문 분석, 의미 의존 분석, 의미 역할 레이블링, 대명사 해소, 스타일 변환, 의미 유사도, 신조어 발견, 키워드 구 추출, 자동 요약, 텍스트 분류 및 군집화, 병음 및 번체/간체 변환, 자연어 처리

💫 Python으로 구현한 산업용 자연어 처리(NLP)

대규모 중국어 자연어 처리 말뭉치

TensorFlow 기반의 CNN-RNN 중국어 텍스트 분류

정보 검색, 텍스트 분류, NER, QA, 언어 모델링, 언어 생성, T5, 멀티모달, 대화형 AI를 위한 Transformers

최첨단 자연어 처리

MTEB: 다양한 언어와 모달리티에 걸친 임베딩의 최첨단 평가

가속화된 딥러닝 연구개발(R&D)

Python 코드 튜토리얼

tf.keras 기반의 프로덕션 수준 NLP 전이 학습 프레임워크로, 텍스트 라벨링 및 텍스트 분류를 지원하며 Word2Vec, BERT, GPT2 언어 임베딩을 포함합니다.

EasyNLP: 종합적이고 사용하기 쉬운 NLP 툴킷

[ACL 2023] 하나의 임베더, 모든 작업: 지시사항 미세조정 텍스트 임베딩

텍스트 분류 알고리즘: 개관

중국어 장문 분류, 단문 분류, 다중 레이블 분류, 두 문장 유사도 (Keras NLP 기반 중국어 텍스트 분류, 다중 레이블 분류 또는 문장 분류, 장단문), 단어 및 문장 벡터 임베딩 레이어(embeddings) 및 네트워크 레이어(graph) 기본 클래스 구축, FastText, TextCNN, CharCNN, TextRNN, RCNN, DCNN, DPCNN, VDCNN, CRNN, Bert, Xlnet, Albert, Attention, DeepMoji, HAN, 캡슐 네트워크-CapsuleNet, Transformer-encode, Seq2seq, SWEM, LEAM, TextGCN

재현 가능한 딥러닝 연구를 위해 PyTorch로 구축된 코딩 없는 프레임워크. PyTorch 에코시스템. 🏆 TPAMI, CVPR, ICLR, ECCV, NeurIPS, ICCV, AAAI 등에 발표된 26개의 지식 증류(knowledge distillation) 메서드가 구현되어 있습니다. 🎁 재현성과 벤치마크를 보장하기 위해 학습된 모델, 학습 로그 및 설정이 제공됩니다.

감정, 감정 상태, 반어법 등을 분석하기 위한 최신 딥러닝 모델입니다.

자연어 데이터를 확장, 평가 및 유지 관리하기 위한 데이터 사이언티스트의 오픈소스 선택지. 학습 데이터를 소프트웨어 산출물처럼 관리하세요.

Obsei는 로우코드 AI 기반 자동화 도구입니다. 소셜 리스닝, AI 기반 알림, 브랜드 이미지 분석, 비교 연구 등 다양한 비즈니스 흐름에 사용할 수 있습니다.

LLM을 구조화된 NLP 파이프라인에 통합

Transformers의 우아한 PyTorch 구현체

Rust용 자연어 감지 라이브러리. 온라인 데모 체험: https://whatlang.org/

Wikipedia에서 단어 및 엔티티의 벡터 표현을 학습하기 위한 도구

수백 개 언어의 수천 가지 최첨단(SOTA) NLP 모델을 단 한 줄의 코드로 활용해 텍스트 문제를 가장 빠르고 정확하게 해결하는 방법.

이 저장소는 금융 LLM을 종합적으로 평가하기 위한 최초의 금융 대형 언어 모델(LLM), 인스트럭션 튜닝 데이터, 평가 벤치마크를 포함하는 오픈소스 리소스인 PIXIU를 소개합니다. 우리의 목표는 금융 인공지능(AI)의 오픈소스 발전을 지속적으로 추진하는 것입니다.

👑 Streamlit 앱을 위한 spaCy 빌딩 블록 및 시각화 도구

다중 라벨 텍스트 분류, 다중 라벨 분류, 텍스트 분류, multi-label, classifier, text classification, BERT, seq2seq, attention, multi-label-classification

NucliaDB, RAG를 위한 AI 검색 데이터베이스

Python 기반 텍스트 분류를 위한 능동 학습(Active Learning)

BERTweet: 영어 트윗을 위한 사전 학습된 언어 모델 (EMNLP-2020)

PyTorch를 이용한 텍스트 분류 벤치마크