natural-language-processing

Các mô hình BERT đã được huấn luyện trước bằng tiếng Bồ Đào Nha

Vector hóa nhanh, mô hình hóa chủ đề, tính khoảng cách và nhúng từ GloVe trong R.

Các khối xây dựng và công cụ trực quan hóa spaCy cho ứng dụng Streamlit

Kho lưu trữ GitHub chứa các hướng dẫn tinh chỉnh (fine-tune) mô hình transformers cho nhiều tác vụ NLP khác nhau

Catalyst là thư viện Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) bằng C# được xây dựng để đạt tốc độ cao. Lấy cảm hứng từ thiết kế của spaCy, nó cung cấp các mô hình được huấn luyện sẵn, hỗ trợ huấn luyện nhúng từ và tài liệu, cùng các mô hình nhận dạng thực thể linh hoạt.

Thư viện phát hiện ngôn ngữ cho PHP. Phát hiện ngôn ngữ từ một chuỗi văn bản cho trước

Các mô hình dịch máy thần kinh mở và dịch vụ web

Một khung mô phỏng cho RLHF và các phương pháp thay thế. Phát triển phương pháp RLHF của bạn mà không cần thu thập dữ liệu con người.

Thư viện phát hiện ngôn ngữ tự nhiên chính xác nhất cho Java và JVM, phù hợp cho cả văn bản dài và ngắn.

Nghiên cứu được tuyển chọn tại điểm giao thoa giữa suy luận nhân quả và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

OCTIS: So sánh các mô hình chủ đề thật đơn giản! Một gói Python để tối ưu hóa và đánh giá các mô hình chủ đề (được chấp nhận tại EACL2021 demo track)

Thư viện hỗ trợ nghiên cứu NLP và CV trên các bài báo khoa học

Một cuốn sách toàn diện về mạng thần kinh và các mô hình ngôn ngữ lớn trong NLP

Trankit là bộ công cụ Python dựa trên Transformer gọn nhẹ cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên đa ngôn ngữ

Dữ liệu và phần mềm để xây dựng ACL Anthology.

Chuỗi bài viết về Trí tuệ nhân tạo & Học sâu [.md & .ipynb], bao gồm các kiến thức toán học cơ bản, thực hành Python, ứng dụng NLP, v.v.

Một khung thần kinh (Neural Framework) để đánh giá MT

DNABERT: mô hình Bidirectional Encoder Representations from Transformers được huấn luyện trước cho ngôn ngữ DNA trong bộ gen

❤️ Tập dữ liệu sơ cứu cảm xúc, bao gồm hỏi đáp tư vấn tâm lý và kho ngữ liệu chatbot

Bộ sưu tập các bài báo gần đây về xây dựng tác nhân tự hành. Bao gồm hai chủ đề: tác nhân dựa trên RL và tác nhân dựa trên LLM.

Tổng hợp các ví dụ thực tế nổi bật về các dự án học máy thất bại

Sử dụng trực tiếp các mô hình nghiên cứu Stanza (StanfordNLP) mới nhất trong spaCy

Danh sách sách của tôi

Kho lưu trữ chính cho nghiên cứu và phát triển Trả lời câu hỏi đa ngôn ngữ tiên tiến nhất.

Máy chủ Minecraft MCP được vận hành bởi Mineflayer API. Nó cho phép điều khiển nhân vật Minecraft trong thời gian thực, giúp các trợ lý AI xây dựng công trình, khám phá thế giới và tương tác với môi trường trò chơi thông qua hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên.

PromptKG Family: Bộ sưu tập các nghiên cứu, bộ công cụ và danh sách bài báo liên quan đến Prompt Learning và KG.

Các khối xây dựng cho fuzzy matching, truy xuất thông tin và NLP đơn giản cho JavaScript

[ICML 2024] SqueezeLLM: Lượng tử hóa dày đặc và thưa thớt (Dense-and-Sparse Quantization).

Hệ thống phương thức nhập liệu tiếng Nhật cho Linux, macOS, Công cụ chuyển đổi Kana-Kanji dựa trên mạng thần kinh

Nền tảng nghiên cứu AI cho học tăng cường từ hình ảnh toàn cảnh thực tế.