nlp

Trình bao bọc Cython cho MeCab giúp phân tách từ và phân tích hình thái tiếng Nhật nhanh chóng theo phong cách Python.

SimilaritySearchKit là một gói Swift cung cấp tính năng nhúng văn bản trên thiết bị và tìm kiếm ngữ nghĩa cho các ứng dụng iOS và macOS.

Danh sách tổng hợp các tài nguyên và công cụ mã nguồn mở/truy cập mở/có sẵn, tập trung đặc biệt vào tiếng Đức

PHP Text Analysis là một thư viện để thực hiện các tác vụ Truy xuất thông tin (IR) và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) bằng ngôn ngữ PHP.

Trích xuất 5 câu hỏi W và 1 câu hỏi H (5W1H) từ các bài báo: ai đã làm gì, khi nào, ở đâu, tại sao và như thế nào?

Trình kiểm tra ngữ pháp Python miễn phí, không sử dụng AI.

Khám phá bộ sưu tập toàn diện các tài nguyên, hướng dẫn, bài báo, công cụ và phương pháp hay nhất để tinh chỉnh các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Hoàn hảo cho các chuyên gia và nhà nghiên cứu ML!

GraphRAG-rs là bản triển khai Rust hiệu năng cao, hiện đại của GraphRAG (Graph-based Retrieval Augmented Generation), giúp xây dựng đồ thị tri thức từ tài liệu và cho phép truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên với khả năng trích xuất thực thể có thể cấu hình và tích hợp LLM cục bộ

pytextclassifier là bộ công cụ phân loại văn bản, hỗ trợ các mô hình LR, Xgboost, TextCNN, FastText, TextRNN, BERT, v.v., sẵn sàng sử dụng ngay

Teamlinker là nền tảng cộng tác nhóm tích hợp các mô-đun đa chức năng. Người dùng có thể xử lý tác vụ song song thông qua sáu mô-đun: dự án, wiki, lịch, cuộc họp, trò chuyện và ổ đĩa mạng, giúp đạt được sự tích hợp liền mạch và cải thiện hiệu quả cộng tác nhóm.

Các ví dụ giới thiệu để xây dựng tác nhân AI dựa trên LLM. Đây là một số ví dụ nhập môn đơn giản nhằm hướng dẫn người mới bắt đầu; lĩnh vực phát triển LLM đang phát triển rất nhanh, cuốn sách này chỉ mang tính chất phác thảo.

Phân tích dữ liệu phi cấu trúc với Towhee, chẳng hạn như tìm kiếm ngược hình ảnh, tìm kiếm ngược video, phân loại âm thanh, hệ thống hỏi đáp, tìm kiếm phân tử, v.v.

Retrieve, Read and LinK: Liên kết thực thể và trích xuất quan hệ nhanh chóng và chính xác với ngân sách học thuật (ACL 2024)

Thư viện giúp hợp nhất nhiều chuyên gia LLM và huấn luyện LLM đã hợp nhất một cách hiệu quả.

Thư viện được thiết kế cho các nhà phát triển muốn khám phá tiềm năng của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và AI tạo sinh khác thông qua cách tiếp cận sạch, hiệu quả và chuẩn Go.

Lộ trình bắt đầu với Machine Learning

Tiền huấn luyện đa phương thức (Multi-modality pre-training).

🍳 Các công thức cho Prodigy, công cụ chú thích có thể lập trình hoàn toàn của chúng tôi

Mô hình nhận dạng thực thể có tên (NER) cho tiếng Hàn dựa trên KoBERT và CRF

Đào tạo trực tiếp cho các mô hình lớn mã nguồn mở