nlp

Notas detalhadas do livro Introdução ao Processamento de Linguagem Natural, do autor do HanLP. Uma obra de referência que explica modelos de algoritmos de forma acessível, abordando segmentação de texto, etiquetagem gramatical, reconhecimento de entidades nomeadas, extração de informações, agrupamento e classificação de textos, e análise sintática.

Reconhecimento de Entidades Nomeadas em chinês com IDCNN/biLSTM+CRF e Extração de Relações com biGRU+2ATT

TigerBot: Um LLM multitarefa e multilíngue

Redes Neurais Profundas Multitarefa para Compreensão de Linguagem Natural

[Lista de Artigos] Artigos que integram grafos de conhecimento (KGs) e grandes modelos de linguagem (LLMs)

Implementação em Python de algoritmos TextRank ("textgraphs") para extração de frases

Repositório oficial do xLSTM.

Embeddings estáticos rápidos e de última geração

EasyNLP: Um kit de ferramentas de PNL abrangente e fácil de usar.

Explique, analise e visualize modelos de linguagem de PNL. O Ecco cria visualizações interativas diretamente em notebooks Jupyter, explicando o comportamento de modelos de linguagem baseados em Transformer (como GPT2, BERT, RoBERTA, T5 e T0).

Um kit de ferramentas local para extração de dados não estruturados sem OCR, conversão para markdown e benchmarking. (https://idp-leaderboard.org/)

Uma lista de leitura sobre segurança, proteção e privacidade de grandes modelos (incluindo Awesome LLM Security, Safety, etc.).

Coleção de codificadores-decodificadores do laboratório MinD (Machine IntelligeNce of Damo) da Alibaba.

Uma referência abrangente para todos os tópicos relacionados ao Processamento de Linguagem Natural

Um avaliador automático para modelos de linguagem de seguimento de instruções. Validado por humanos, de alta qualidade, barato e rápido.

ContextGem: Extração descomplicada de LLM a partir de documentos.

Uma coleção de frameworks, projetos e recursos de RAG (Retrieval-Augmented Generation) impulsionada pela comunidade. Contribua e explore o ecossistema RAG em constante evolução.

Um pipeline spaCy completo e modelos para documentos científicos/biomédicos.

Projeto de LLMs Llama-3 em chinês (Chinese Llama-3 LLMs) desenvolvido a partir do Llama 3 da Meta

🌸 Aprenda gramática japonesa com TypeScript

Modelos para a biblioteca de Processamento de Linguagem Natural (NLP) spaCy

Tutorial de introdução rápida à biblioteca Transformers

Uma lista curada de materiais de aprendizado, bancos de dados, ferramentas e outros recursos relacionados a Grafos de Conhecimento

[ICML 2024] LLMCompiler: Um compilador de LLM para chamada paralela de funções

Pacote de aumento de dados em chinês com um clique; aumento de dados para NLP, BERT, EDA: pip install nlpcda

Biblioteca independente de Machine Learning e Processamento de Linguagem Natural em Go

Dados NLTK

Classificação de texto longo, frases curtas, multirrótulo e similaridade entre duas frases em chinês (Keras NLP), classes base para construção de camadas de embedding de palavras/caracteres e camadas de rede (grafo), FastText, TextCNN, CharCNN, TextRNN, RCNN, DCNN, DPCNN, VDCNN, CRNN, Bert, Xlnet, Albert, Attention, DeepMoji, HAN, CapsuleNet, Transformer-encode, Seq2seq, SWEM, LEAM, TextGCN

Underthesea - Assistente de IA

O Microsoft.Recognizers.Text fornece reconhecimento e resolução de números, unidades, data/hora, etc., em vários idiomas (ZH, EN, FR, ES, PT, DE, IT, TR, HI, NL. Suporte parcial para JA, KO, AR, SV). Pacotes disponíveis em: https://www.nuget.org/profiles/Recognizers.Text, https://www.npmjs.com/~recognizers.text