seq2seq

Uma rede neural que transforma um design mock-up em um site estático.

Tutoriais sobre a implementação de alguns modelos sequence-to-sequence (seq2seq) com PyTorch e TorchText.

Jogue dísticos com um modelo seq2seq. Usando deep learning para criar dísticos.

Lingvo

Kashgari é um framework de aprendizado por transferência em NLP de nível de produção construído sobre o tf.keras para rotulagem e classificação de texto, incluindo Word2Vec, BERT e GPT2 Language Embedding.

Large Concept Models: Modelagem de linguagem em um espaço de representação de sentenças.

Projetos, Corpus, Artigos e Tutoriais incríveis sobre Chatbots. Chatbots em chinês =>:

Uma implementação elegante de transformers em PyTorch

Versão aprimorada de reconhecimento de fórmulas matemáticas: fórmulas manuscritas e impressas em chinês e inglês, com suporte a dedução de símbolos básicos (estrutura de dados baseada em árvore de sintaxe abstrata LaTeX).

Transformers4Rec é uma biblioteca flexível e eficiente para recomendação sequencial e baseada em sessão, compatível com PyTorch.

Framework sequence-to-sequence baseado em PyTorch com foco em Tradução Automática Neural

💁 Tesouro incrível de modelos Transformers para processamento de linguagem natural, contendo artigos, vídeos, blogs, repositório oficial e notebooks do Colab. 🛫☑️

Esta série levará você em uma jornada desde os fundamentos de NLP e Visão Computacional até o estado da arte em Modelos de Visão-Linguagem.

TextGen: Implementação de modelos de geração de texto, incluindo LLaMA, BLOOM, GPT2, BART, T5, SongNet e outros. Inclui treinamento e previsão prontos para uso para modelos como LLaMA, ChatGLM, BLOOM, GPT2, Seq2Seq, BART, T5, UDA, entre outros.

1 linha para milhares de modelos NLP de última geração em centenas de idiomas. A maneira mais rápida e precisa de resolver problemas de texto.

Código-fonte para o modelo de diálogo de ponta a ponta do artigo MultiWOZ (Budzianowski et al. 2018, EMNLP)

Agente de pesquisa profunda para ajudar você a encontrar os melhores repositórios do GitHub 🕵️!

tfts: Modelos de Deep Learning para Séries Temporais em TensorFlow.

Classificação de texto multilabel, classificação multilabel, classificação de texto, multi-label, classifier, text classification, BERT, seq2seq, attention, multi-label-classification

NMT minimalista para fins educacionais

Modelo Seq2Seq mínimo com Attention para Tradução Automática Neural em PyTorch