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Pytorch、TensorFlow和JAX框架下最先进的机器学习转换器
《动手学深度学习》是一本面向中文读者的实用型深度学习教材，提供可运行的代码和丰富的讨论内容。它已被全球70多个国家、500多所大学采用，作为深度学习课程的教材。
学习如何设计、开发、部署和迭代生产级别的机器学习应用。
一个用于日常对话的生成式语音模型。
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）
公司分享其在生产环境中数据科学和机器学习工作的论文和技术博客。
一本互动式深度学习教材，包含多框架代码、数学公式和深入讨论。已被全球70多个国家的500多所大学采用，包括斯坦福大学、麻省理工学院、哈佛大学和剑桥大学。
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。
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
这个项目把《动手学深度学习》一书中原本用MXNet框架写的代码，改成了用PyTorch框架实现的版本。
精选的自然语言处理 (NLP) 资源列表
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DocsGPT是一个开源的生成式AI工具，它帮助用户从知识来源获取可靠的答案，同时避免出现幻觉（即AI模型产生虚假信息）。它支持私密可靠的信息检索，并内置了工具和自主系统功能。
牛津大学2017年深度神经网络处理课程
算法交易机器学习代码（第二版）
支持多语言的大型语音生成模型，具备推理、训练和部署的全栈能力。
深度学习研究人员的自然语言处理教程
NLTK 源代码
