发现与 Graph Nlp 相关的最受欢迎的开源项目和工具，了解最新的开发趋势和创新。
Pytorch、TensorFlow和JAX框架下最先进的机器学习转换器
人工智能学习：涵盖数据分析、机器学习实战、线性代数基础、PyTorch深度学习框架、NLTK自然语言处理工具包和TensorFlow 2.x框架的使用。
12周，24节课，人人皆可学AI！
把文字切分成词语，并标注每个词的词性（例如名词、动词）；识别出人名、地名、机构名等命名实体；分析句子中词语之间的语法关系；分析句子的结构成分；分析句子中词语之间的语义关系；标注句子中每个成分的语义角色（例如施事者、受事者）；解决代词指代不明确的问题；转换文本的写作风格；计算文本间的语义相似度；发现新的词语；提取关键词和短语；自动生成文本摘要；对文本进行分类和聚类；进行中文简繁体转换；以及其他自然语言处理技术。
Python语言的工业级自然语言处理（NLP）
适用于直播和流媒体的跨平台、可定制机器学习解决方案
500个AI、机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理项目（含代码）
这是一个用于追踪自然语言处理 (NLP) 领域进展的资源库，包含数据集以及最常见 NLP 任务的当前最新技术水平。
PyTorch 图神经网络库
跨任务、跨语言、跨模态的大规模自监督预训练
每周更新的超棒Python机器学习库排名列表
一个AI编排框架，用于构建可定制、可用于生产环境的大型语言模型(LLM)应用。它能够将组件（模型、向量数据库、文件转换器）连接到管道或代理，从而与您的数据进行交互。借助先进的检索方法，它最适合构建基于检索的增强生成(RAG)系统、问答系统、语义搜索或对话式智能体聊天机器人。
一个开源机器学习框架，用于自动化文本和语音对话：包括自然语言理解 (NLU)、对话管理，并能连接 Slack、Facebook 等平台——创建聊天机器人和语音助手
最大的机器学习模型即用型数据集中心，提供快速、易用且高效的数据处理工具
中文版LLaMA和Alpaca大语言模型，支持本地CPU/GPU训练和部署
精选的自然语言处理 (NLP) 资源列表
这个项目涵盖了机器学习、深度学习和自然语言处理面试中常见的知识点和代码实现，这些都是算法工程师必须掌握的理论基础。
在YouTube上探索最新的机器学习/人工智能课程。
牛津大学2017年深度神经网络处理课程
深度学习研究人员的自然语言处理教程
