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SimpleTransformers：适用于分类、命名实体识别、问答、语言建模、语言生成、T5、多模态及对话式AI的Transformer模型

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简介：
SimpleTransformers是一个用户友好的库，支持多种预训练的Transformer模型用于文本分类、NER、QA等任务。同时它也适用于语言建模和生成、T5模型、多模态应用以及对话系统开发。 简单的变形金刚库基于HuggingFace的库构建。使用这个简化版Transformers库可以快速训练与评估Transformer模型。只需三行代码即可完成初始化、训练及评估任务。 该库支持的技术包括： - 序列分类 - 代币分类（NER） - 问题回答 - 语言模型微调 - 语言生成 - T5型号Seq2Seq任务 - 多模态分类 - 对话式AI - 文本表示生成 安装方法如下：使用conda创建一个新的虚拟环境并安装所需的软件包。具体操作为： ``` conda create -n st python pandas tqdm conda activate st ``` 若要使用cuda，执行以下命令： ``` conda install pytorch>=1.6 cudatoolkit=11.0 -c pytorch ``` 否则，请运行： ``` conda install pytorch cpuonly ```

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  • SimpleTransformers：适用于分类、命名实体识别、问答、语言建模、语言生成、T5、多模态及对话式AI的Transformer模型
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    SimpleTransformers是一个用户友好的库，支持多种预训练的Transformer模型用于文本分类、NER、QA等任务。同时它也适用于语言建模和生成、T5模型、多模态应用以及对话系统开发。 简单的变形金刚库基于HuggingFace的库构建。使用这个简化版Transformers库可以快速训练与评估Transformer模型。只需三行代码即可完成初始化、训练及评估任务。 该库支持的技术包括： - 序列分类 - 代币分类（NER） - 问题回答 - 语言模型微调 - 语言生成 - T5型号Seq2Seq任务 - 多模态分类 - 对话式AI - 文本表示生成 安装方法如下：使用conda创建一个新的虚拟环境并安装所需的软件包。具体操作为： ``` conda create -n st python pandas tqdm conda activate st ``` 若要使用cuda，执行以下命令： ``` conda install pytorch>=1.6 cudatoolkit=11.0 -c pytorch ``` 否则，请运行： ``` conda install pytorch cpuonly ```
     
  • 生成式AI语言大模型介绍.pptx
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    本PPT介绍了生成式AI语言大模型的基本概念、技术原理及其在自然语言处理领域的应用案例和发展趋势。 生成模型是一种能够从现有数据中创造新数据的机器学习技术，在自然语言处理、计算机视觉及音频处理等多个领域得到了广泛应用。本段落概述了生成模型的基本概念及其常见的实现方式，涵盖基于规则的方法与概率方法两大类。基于规则的生成模型依赖于预先设定的一系列准则来产生新的内容，尽管这种方法能够提供一定的控制性，但通常需要耗费大量的人力资源进行调整和优化。 相比之下，基于概率的生成模型则可以从已有的数据集中自动学习潜在模式，并据此创造符合这些规律的新样本。这类方法包括但不限于概率图模型、隐马尔可夫模型以及生成对抗网络等技术，在不同的应用场景中各自展现出独特的优势与局限性。科研人员可以根据具体需求灵活选择合适的策略。 文章还探讨了生成模型的实际应用案例，同时展望未来的研究趋势和发展方向。
     
  • 命名实体识别数据集：适用于多语言、多领域及多种实体类型的NER任务的语料库集合。
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    本简介介绍一个全面覆盖多语言和跨领域的命名实体识别数据集，包含丰富多样的实体类型，为研究者提供宝贵的资源。 实体识别（Entity Recognition，简称ER）是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中的一个核心任务，它涉及到从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。这些实体通常被称为命名实体（Named Entities, NE）。本资源集合是一个专门针对命名实体识别（NER）和实体识别任务的语料库，包含多种语言、不同领域以及多种类型的实体标注数据。 命名实体识别（NER）的目标是识别并分类文本中的实体，以便于信息提取、问答系统、机器翻译等应用。这个数据集可以用于训练和评估NER模型，帮助提升模型在各种场景下的性能。数据集的多样性意味着模型将有机会接触到更广泛的语言和领域，从而增强其泛化能力。 在NLP中，标注（Annotations）是关键，因为它们提供了人工标记的实体边界和类别，使得机器学习算法能够理解文本中的结构。这些标注通常遵循一定的标注标准，如IOB（Inside, Outside, Beginning）格式，以区分实体内部、外部和开始的位置。 这个压缩包文件“entity-recognition-datasets-master”很可能包含了多个子数据集，每个子数据集可能对应不同的语言或领域。这些数据集可能包括新闻报道、社交媒体文本、科学文献等多种来源，以确保模型在各种上下文中都能准确识别实体。 对于NLP研究者和开发者来说，这些资源极具价值。通过这些数据集，他们可以构建和训练深度学习模型，如LSTM、Bi-LSTM、Transformer等，并结合CRF（条件随机场）层进行序列标注。此外，还可以利用预训练模型，如BERT、RoBERTa等，进行微调以适应特定任务，提高识别精度。 在实际应用中，实体识别是信息抽取、知识图谱构建、情感分析等任务的基础。例如，在信息抽取中，识别出的实体可以用来构建关系抽取模型，理解实体之间的关联；在知识图谱中，实体是图谱中的节点，它们的属性和关系构成知识网络。 这个实体识别数据集集合是一个宝贵的资源，它为研究和开发NLP工具提供了丰富的素材，有助于推动NLP技术的进步，特别是命名实体识别领域的创新。无论是学术研究还是工业界的应用，都能从中受益，构建更加智能、准确的语言理解和处理系统。
     
  • CRF命名实体识别模型
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    CRF命名实体识别模型是一种利用条件随机场算法进行自然语言处理中命名实体抽取的有效方法，广泛应用于文本挖掘与信息提取领域。 NER技术能够实现命名实体识别，可以从中找出人名、地名、年份以及组织机构名称等信息。
     
  • 预训练的Transformer语言模型
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    预训练的Transformer语言模型是基于自注意力机制的深度学习架构，广泛应用于自然语言处理任务中，通过大规模文本数据进行预训练以捕捉语义信息。 Transformer是一种预训练语言模型。
     
  • 易语言动态类名模块.rar
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    这是一个包含有各种常用功能的易语言动态类名模块，可以方便开发者调用和引用，提高开发效率。下载后解压即可使用。 易语言模块动态类名.rar 易语言模块动态类名.rar 易语言模块动态类名.rar 易语言模块动态类名.rar 易语言模块动态类名.rar 易语言模块动态类名.rar
     
  • (源码)基于PyTorch的多模态命名实体识别系统.zip
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    本项目为一个基于PyTorch框架开发的多模态命名实体识别系统，旨在提高跨文本与图像信息处理中的实体识别精度。采用深度学习技术融合多种数据模式，有效提升模型性能和泛化能力。 ## 项目简介 本项目是一个基于PyTorch框架的多模态命名实体识别系统，旨在通过融合文本和视觉信息来完成命名实体识别（NER）任务。该系统利用预训练的模型（如BERT、DistilBERT和CLIP）对文本和图像进行编码，并通过自定义的融合模型将两者的信息结合起来以提高分类效果。 ## 项目的主要特性和功能 1. 多模态信息融合：本项目采用预训练的BERT和CLIP模型分别处理文本与图片，之后利用定制化的融合模块整合两者的输出结果，为命名实体识别任务提供全面且丰富的多模式数据支持。 2. 预训练模型的应用：通过引入预先在大规模语料库上训练好的BERT及CLIP模型，系统能够有效提取出高质量的特征信息，并以此来优化其性能表现。 3. 自定义融合机制设计：为了进一步增强文本与视觉内容之间的关联性以及改进实体识别精度，我们特别开发了一套包含融合层和注意力机制在内的自定制化架构。