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numerizer Python
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本项目是一个Python工具库,可以将自然语言描述的数字转换为int或float型的数字。而且项目小巧,安装方便,使用灵活。

原始仓库地址:https://github.com/jaidevd/numerizer.git

浏览量:6 下载量:0 项目类别: 其他
4 months前更新
projects Python
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本项目是一个针对自然语言处理中的多种任务设计的示例项目,涵盖各种任务所用的脚本、基准测试以及数据集。帮助开发者快速熟悉不同的自然语言处理任务,为开发者提供更快捷的入门便利。

原始仓库地址:https://github.com/explosion/projects.git

浏览量:21 下载量:0 项目类别: 命名实体识别
4 months前更新
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本项目是一个完全脚本化的注释工具。如今的迁移学习技术意味着我们可以通过很少的示例来训练生产质量模型,使用本项目,我们可以通过采用更加敏捷的数据收集方法来充分利用现代机器学习的优势。可以为开发者提供更快地行动,变得更加独立,并交付更多成功的项目。

原始仓库地址:https://github.com/explosion/prodigy-recipes.git

浏览量:6 下载量:0 项目类别: 深度学习
4 months前更新
thinc Python
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本项目是一个轻量级的深度学习库,它提供用于构成模型的优雅的,经过类型检查的功能编程API ,并支持在其他框架(例如PyTorch,TensorFlow和MXNet)中定义的层。可以将Thinc用作接口层,独立工具包或灵活的方式来开发新模型。其优点包括:1.包装PyTorch,TensorFlow和MXNet模型以在您的网络中使用;2.简洁的功能编程方法来定义模型,使用组合而不是继承;3.通过运算符重载的可选自定义中缀表示法;4.集成的配置系统,用于描述对象和超参数树。

原始仓库地址:https://github.com/explosion/thinc.git

浏览量:7 下载量:0 项目类别: 深度学习
4 months前更新
spacy-models Python
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本项目是一个专门为自然语言处理任务封装的模型库。本项目可以作为Python库被快速的安装。本项目所包含的模型支持英语、法语、德语、西班牙语等多种语言,能够为开发者提供多种模型,以实现其自己的原型系统。

原始仓库地址:https://github.com/explosion/spacy-models.git

浏览量:12 下载量:0 项目类别: 命名实体识别
4 months前更新
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本项目是关于机器学习以及深度学习的笔记。本项目的笔记是以斯坦福大学CS231N-《计算机视觉》课程为基础,切入到机器学习以及深度学习的多个方面,帮助开发者更好的理解机器学习、深度学习的相关知识,快速实现自己的模型。

原始仓库地址:https://github.com/lartpang/machine-deep-learning.git

浏览量:5 下载量:0 项目类别: 深度学习
4 months前更新

本项目专门用于收集物体识别、显著性目标检测的数据集。本项目收集了多种用于显著性目标检测的数据集,包括针对 RGB图像、视频数据、高分辨率图像等数据;针对物体识别任务,收集了人物数据、图像抠图数据等多种数据集。可以帮助开发者快速找到相应任务的数据集。

原始仓库地址:https://github.com/lartpang/awesome-segmentation-saliency-dataset.git

浏览量:13 下载量:0 项目类别: 目标检测
4 months前更新
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本项目是用于预训练的BERT,XLNet和GPT-2的程序。本项目的优点包括:1.直接可使用的BERT,RoBERTa,XLNet和GPT-2;2.使用API可对任务微调预训练的变压器模型;3.使用转换器功能进行文本分类的自定义组件;4.自动对齐字词并输出到语言标记;5.使用智能句子预测功能处理多句子文档;开箱即用的序列化和模型打包。

原始仓库地址:https://github.com/explosion/spacy-transformers.git

浏览量:4 下载量:0 项目类别: 命名实体识别
4 months前更新
spacy Python
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本项目是专门用于工业应用的自然语言处理库。该项目带有预训练的统计模型和单词向量,目前支持50多种语言的标记化。本项目速度快,用于标记、解析和命名实体识别的卷积神经网络模型,并且易于进行深度学习集成。

原始仓库地址:https://github.com/explosion/spacy.git

浏览量:13 下载量:0 项目类别: 信息检索
4 months前更新
medacy Python
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本项目是专门用于医学文本挖掘和信息提取的程序。本项目支持快速原型设计,培训和高预测性医学NLP模型的应用。旨在通过提供用于模型训练,预测和组织的实用程序来简化研究人员的工作流程,同时确保系统的可重复性。用于医学命名实体识别的高度预测性,共享任务主导的开箱即用训练模型。

原始仓库地址:https://github.com/nlpatvcu/medacy.git

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4 months前更新

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