natural-language-processing

Obsei là một công cụ tự động hóa sử dụng AI mã nguồn thấp. Nó có thể được sử dụng trong nhiều quy trình kinh doanh như lắng nghe mạng xã hội, cảnh báo dựa trên AI, phân tích hình ảnh thương hiệu, nghiên cứu so sánh và nhiều hơn nữa.

Bộ công cụ NLP tiếng Ba Tư

🛸 Sử dụng các mô hình transformers được huấn luyện trước như BERT, XLNet và GPT-2 trong spaCy

🦙 Tích hợp các LLM vào các pipeline NLP có cấu trúc

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên thân thiện với nhà phát triển ✨

Mã nguồn đánh giá cho các số liệu tự động không giám sát khác nhau trong Natural Language Generation.

Thành phần phân tách từ tiếng Trung "Jieba": được xây dựng để trở thành module phân tách từ tiếng Trung tốt nhất cho PHP.

Thư viện phát hiện ngôn ngữ tự nhiên chính xác nhất cho Go, phù hợp cho văn bản ngắn và văn bản đa ngôn ngữ

Bộ công cụ phân đoạn văn bản thành các câu hoặc đơn vịữ nghĩa khác một cách mạnh mẽ, hiệu quả và dễ thích ứng.

Danh mục trực quan được tuyển chọn của hơn 155 kiến trúc mô hình ngôn ngữ thị giác (VLM/MLLM): tài liệu nghiên cứu, sơ đồ, công thức huấn luyện, tập dữ liệu và mốc thời gian phát hành cho các tác nhân AI đa phương thức.

Danh sách các tác nhân ngôn ngữ dựa trên bài báo "Cognitive Architectures for Language Agents"

Tạo, Đánh giá và Kết nối các Kỹ năng AI

Các bài báo phải đọc về Chỉnh sửa Tri thức cho Mô hình Ngôn ngữ Lớn

Embedding subword được huấn luyện trước bằng 275 ngôn ngữ, dựa trên Byte-Pair Encoding (BPE)

Khai thác văn bản sử dụng các công cụ tidy :sparkles::page_facing_up::sparkles:

Một framework Python để đánh giá gán nhãn chuỗi (nhận diện thực thể có tên, gán nhãn từ loại, v.v.)

Chuỗi bài viết này sẽ đưa bạn từ các kiến thức cơ bản về NLP và Computer Vision đến các mô hình Vision-Language Models tiên tiến nhất.

💁 Kho tàng tuyệt vời các mô hình Transformers cho Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm các bài báo, video, blog, kho lưu trữ chính thức cùng với các Colab Notebook. 🛫☑️

Danh sách các tài nguyên NLP được tuyển chọn tập trung vào mạng Transformer, cơ chế chú ý, GPT, BERT, ChatGPT, LLM và học chuyển giao.

Triển khai mô hình ngôn ngữ Plug and Play. Cho phép điều khiển chủ đề và các thuộc tính của mô hình GPT-2.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Thái bằng Python

Tạo câu hỏi nơ-ron sử dụng transformers

Danh sách tài nguyên Khoa học Dữ liệu / Học máy (Hầu hết là miễn phí)

Thư viện phát hiện ngôn ngữ tự nhiên chính xác nhất cho Rust, phù hợp cho văn bản ngắn và văn bản đa ngôn ngữ.

awesome grounding: Danh sách tuyển chọn các bài báo nghiên cứu về visual grounding.

DataDreamer: Nhắc lệnh. Tạo dữ liệu tổng hợp. Huấn luyện và căn chỉnh mô hình. 🤖💤

[ICLR 2026] LightMem: Lightweight and Efficient Memory-Augmented Generation

Framework tiền huấn luyện của Tencent trong PyTorch và Model Zoo đã được huấn luyện sẵn.

Triển khai dự đoán kết hợp nhẹ, hữu ích trên dữ liệu thực.

Awesome-llm-role-playing-with-persona: danh sách tài nguyên được tuyển chọn dành cho các mô hình ngôn ngữ lớn đóng vai theo nhân vật được gán