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搜索资源列表

  1. 统一建模语言UML教程

  2. 统一建模语言（ U M L）是一个通用的可视化建模语言，用于对软件进行描述、可视化处 理、构造和建立软件系统制品的文档。它记录了对必须构造的系统的决定和理解，可用于对 系统的理解、设计、浏览、配置、维护和信息控制。UML 适用于各种软件开发方法、软件生 命周期的各个阶段、各种应用领域以及各种开发工具，是一种总结了以往建模技术的经验并 吸收当今优秀成果的标准建模方法。U M L包括概念的语义，表示法和说明，提供了静态、动 态、系统环境及组织结构的模型。它可被交互的可视化建模工具所支持，这些工具提

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-31
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：l95566505

  1. 汉语信息熵和语言模型的复杂度（CAJ格式）

  2. 是Googel黑板报数学之美作者吴军，发表在电子学报上的名为“汉语信息熵和语言模型的复杂度”的文章，通过CAJviewer工具可以查看到该论文的全文，之前pdf格式的文件只能显示前两页的内容.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-07-29
    • 文件大小：290816
    • 提供者：sarasmile

  1. CMU-Cam_Toolkit_v2

  2. 机器翻译的工具。这是一个语言模型工具，用于生成语言模型，以便解码器调用。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2011-11-19
    • 文件大小：124928
    • 提供者：byjlwaa

  1. CMU-Cam Language Model Toolkit v2

  2. 机器翻译的工具。这是一个语言模型工具，用于生成语言模型，以便解码器调用。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2011-12-07
    • 文件大小：124928
    • 提供者：driver0926

  1. 语言模型训练工具cmuclmtk

  2. Sphinx是卡内基梅陇大学开发的语音识别系统，cmuclmtk是辅助的语言模型训练工具。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-01-13
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：bunnycarrot

  1. 最大熵模型工具包

  2. 使用于最大熵模型建模，C++或python语言，linux或win32平台

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-03-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lanerding

  1. Scalable Modified Kneser-Ney Language Model Estimation语言模型PPT

  2. 统计语言模型工具有比较多的选择，目前使用比较好的有srilm及kenlm，其中kenlm比srilm晚出来，训练速度也更快，而且支持单机大数据的训练。现在介绍一下kenlm的使用方法。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-11-19
    • 文件大小：276480
    • 提供者：hhtnan

  1. NLP语言模型隐私泄漏风险

  2. 我们发现，通用语言模型中的文本嵌入会从纯文本中捕获很多敏感信息。一旦被对手访问，嵌入信息可以被反向设计，以披露受害者的敏感信息，以进行进一步的骚扰。尽管这样的隐私风险可能会对这些有前途的NLP工具的未来影响造成真正的威胁，但是目前还没有针对主流行业级语言模型的公开攻击或系统评估。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：syp_net

  1. lmtool-fwms:用于快速重量记忆系统的PyTorch语言建模工具包-源码

  2. PyTorch语言建模工具包（用于快速重量存储系统） 该存储库包含论文中用于语言建模实验的正式代码： ... 更一般而言，它可以用作PyTorch中的语言建模工具包来进行以下实验： 具有不同更新规则和线性注意功能的快速重量存储系统： 更新规则：删除后的“ sum”和“ ours”（如本文所建议；第4.2节） 线性注意功能：“基于ELU的”线性注意，“ FAVOR +”，“确定性无参数投影（DPFP）” 例如，某些组合会产生众所周知的模型： =“求和”更新规则+“基于ELU”的线性注意 =“总和”

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：69632
    • 提供者：weixin_42102358

  1. lxtk：语言ClientServer工具包-源码

  2. LXTK：语言客户端/服务器工具包 LXTK是一个开放源代码工具箱，用于根据（LSP）来实现与语言服务器对话的语言客户端。 当前，它针对Java和Eclipse IDE，因此，在抽象级别上位于和之间：它是使用LSP4J构建的，而LSP4E在理论上可以使用LXTK构建。 换句话说，它提供了比LSP4J更高的抽象级别，并且比LSP4E提供了更大的灵活性。 为什么选择LXTK？ 面向对象：可以以多种方式逐步满足各种不同的需求。 不自以为是：提供一组可组合为适合您的完整结构的砖块。 以API为中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：591872
    • 提供者：weixin_42126668

  1. easytext：让自然语言模型训练更容易-源码

  2. 易文本 让自然语言模型训练更容易 安装 pip install easytext-nlp 注意：pip repository中存在一个easytext，不是本项目，不要安装错了。也就是pip install easytext安装的是本项目。 建立训练 训练的具体重建流程如下： docs：文档 mkdocs serve启动文档服务。 其中： uml：文件夹下是uml设计文档，使用“ Visual Paradigm”工具打开 开发计划：列出了已经开发出的功能和特性 相关模型说明以及论文文档 ner

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_42181693

  1. lxmls-toolkit：机器学习应用于里斯本机器学习暑期学校中使用的自然语言处理工具包-源码

  2. LxMLS 2019 用于自然语言处理的机器学习工具包。 为里斯本机器学习暑期学校（lxmls.it.pt）撰写。 这涵盖 科学的Python和数学背景 线性分类器 序列模型 结构化预测 语法和解析 深度学习中的前馈模型 深度学习中的序列模型 强化学习 用于自然语言处理的机器学习工具包。 为 学生须知 使用不是这个！ 用Anaconda或pip安装 如果您不熟悉Python，最简单的方法是使用Anaconda处理您的软件包，只需转到 https://www.anaconda.com/downl

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：weixin_42102272

  1. stackexchange-dataset：用于将stackexchange数据转储到语言模型的文本数据集中的Python工具-源码

  2. stackexchange_dataset 用于下载和处理到语言模型的文本数据集中的python工具。 在下载整个处理的数据集 设置 git clone https://github.com/EleutherAI/stackexchange_dataset/ cd stackexchange_dataset pip install -r requirements.txt 用法 要下载每个stackexchange转储并解析为文本，只需运行 python3 main.py --names al

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_42140846

  1. 提示：T-NER是一个python工具，用于分析基于命名实体识别（NER）的语言模型微调。 它具有易于使用的界面，可以微调模型，在跨域数据集上进行测试，在此我们可以编译9个公开可用的NER数据集。 模型可以立即部署在我们的Web应用程序上以

  2. T-NER：变形金刚NER T-NER是一个Python工具，用于分析基于命名实体识别（NER）的语言模型微调。 它具有易于使用的界面，可以微调模型，在跨域数据集上进行测试，在此我们可以编译9个公开可用的NER数据集。 模型可以立即部署在我们的Web应用程序上以进行定性分析，而可以部署在微服务的API上。 同时，我们发布所有NER模型检查点，其中在所有数据集上训练最广泛的模型具有43种实体类型。 目录 ：内置数据集和自定义数据集 ：模型训练 ：域内/域外评估 ：从模型获取预测的API

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：837632
    • 提供者：weixin_42157188

  1. PaddleOCR：基于PaddlePaddle的出色多语言OCR工具包（实用的超轻型OCR系统，提供数据注释和综合工具，支持在服务器，移动，嵌入式和IoT设备之间进行培训和部署）-源码

  2. English | 介绍 PaddleOCR旨在创建多语言，出色，领先和实用的OCR工具，以帮助用户训练更好的模型并将其应用于实践。 注意 PaddleOCR支持动态图和静态图编程范例 动态图：dygraph分支（默认），受桨2.0.0支持（） 静态图：开发分支 最近更新 2021.1.21更新了超过25种以上的多语言识别模型的，包括：英语，中文，德语，法语，日语，西班牙语，葡萄牙语，俄罗斯，阿拉伯语等。 更多语言的模型将继续更新 。 2020.12.15更新了数据合成工具，即 ，易于合成与

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：53477376
    • 提供者：weixin_42099633

  1. covid-19-chatbot：论文代码“对COVID-19自动提问的语言模型进行定性评估”-源码

  2. COVID-19聊天机器人 请注意，聊天机器人生成的健康信息仅用于一般研究目的。 它不是诊断工具，也不是针对特定状况的医学建议或治疗的替代品。 目录 纸 我们的工作已被接受。 可以找到该文件 。 数据集 该数据集是取自的初始商业用途子集，包含9000篇学术文章。 出于培训目的，我们提取了这些文章的摘要和正文，并将它们合并在一起。 要（重新）提取数据，请运行以下命令。 python3 extract.py 模型 我们已经使用COVID-19语料库对GPT-2 774M模型进行了重新训练。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：293601280
    • 提供者：weixin_42127937

  1. CppSharp：将CC ++ API粘合到高级语言的工具和库-源码

  2. CppSharp是一个工具和一组库，可促进在.NET生态系统中使用本机C / C ++代码。 它使用C / C ++头文件和库文件，并生成必要的粘合代码以将本机API浮现为托管API。 此类API可用于在托管代码中使用现有的本机库，或将托管脚本支持添加到本机代码库。 当前支持的目标语言是C＃和C ++ / CLI。 它也可以用作将本机代码解析为具有丰富声明和类型信息模型的语法树的库。 发布/构建状态 NuGet软件包 GitHub版本 持续集成 图书馆 AST 镜像Clang的C / C

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42144086

  1. bnlp：BNLP是孟加拉语的自然语言处理工具包-源码

  2. 孟加拉自然语言处理（BNLP） BNLP是孟加拉语的自然语言处理工具包。 该工具将帮助您标记孟加拉语文本，嵌入孟加拉语单词，孟加拉语POS标签，孟加拉语名称实体识别，构造孟加拉语NLP的神经模型。 安装 PIP安装程序（Python：3.5、3.6、3.7、3.8已通过测试，操作系统：Linux，Windows已通过测试） pip install bnlp_toolkit 或升级 pip install -U bnlp_toolkit 预训练模型 下载链接 训练细节 用孟加拉语维基百科转储数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_42136365

  1. Macropodus：自然语言处理工具Macropodus，基于Albert + BiLSTM + CRF深度学习网络架构，中文分词，词性标注，命名实体识别，新词发现，关键词，文本摘要，文本相似度，科学计算器，中文数字阿拉伯NLP的工具（工

  2. Macropodus是一个以Albert + BiLSTM + CRF网络架构为基础，用大量中文语料训练的自然语言处理工具包。将提供中文分词，词性标注，命名实体识别，关键词提取，文本摘要，新词发现，文本相似度，计算器，数字转换，拼音转换，繁简转换等常见的NLP功能。 目录 安装 注意事项默认不安装nlg-yongzhuo, 如果需要该功能自行安装; 默认不指定numpy, pandas, scikit-learn版本, 过高或者过低的版本可能不支持 标准版本的依赖包详见 requirements

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42112685

  1. unilm：UniLM-NLP及更高版本的统一语言模型预培训-源码

  2. UniLM 预训练的自然语言理解（NLU）和生成（NLG）任务模型 UniLM系列： （ v1NeurIPS'19 | v2ICML'20 ）：语言理解和生成的统一预培训 （ new ）：用于语言理解和生成的多语言/跨语言预训练模型 （ v1NeurIPS'20 ）：用于语言理解和生成的小型预训练模型 （ v1KDD'20 | v2 ）：用于文档理解（例如，扫描的文档，PDF等）的多模式（文本+布局/格式+图像）预训练 ：序列到序列微调工具包 （ NEW ）：带预训练的跨语言编码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：435200
    • 提供者：weixin_42133329
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