Vlsp2016 Ner Task 相关的热门 GitHub AI项目仓库

一个可集成到Cursor中的AI赋能的任务管理系统。

基于私有服务器，使用BiLSTM-CRF模型并微调Google BERT的TensorFlow命名实体识别(NER)任务解决方案

查找所有中文自然语言处理（NLP）数据集，并列出常用的英文NLP数据集

OmniGen：统一图像生成。 论文链接：[https://arxiv.org/pdf/2409.11340](https://arxiv.org/pdf/2409.11340)

【EMNLP 2022】知识图谱抽取与构建的开放工具包

用于从文本中提取语义信息的 Python 库 Snips

一款精准、高效、易用的中文自然语言处理（NLP）预处理和解析工具包，访问 www.jionlp.com 获取更多信息。

甲骨文深度学习自然语言处理工具，包含知识图谱关系抽取、中文分词、词性标注、命名实体识别、情感分析、新词发现、关键词提取、文本摘要和文本聚类等功能。

基于PyTorch的开源预训练模型框架及预训练模型库

可以直接使用的Rust原生NLP管道和基于Transformer的模型（BERT、DistilBERT、GPT2等）

这个仓库收集整理了自然语言处理（NLP）算法工程师面试中常见的问题。

Kashgari是一个基于tf.keras构建的、可用于生产环境的NLP迁移学习框架，用于文本标注和文本分类，包含Word2Vec、BERT和GPT2语言嵌入模型。

一个用于多任务学习的PyTorch库

用于自然语言理解的多任务深度神经网络

使用SpaCy和TensorFlow训练自定义命名实体识别器。

基于BERT模型的中文命名实体识别（使用Softmax、CRF和Span方法）

Open-source Multi-agent Poster Generation from Papers

大型推荐算法框架

基于TensorFlow的命名实体识别（LSTM+CRF模型）

NCRF++是一个神经序列标注工具包，易于用于任何序列标注任务（例如命名实体识别、词性标注、分词）。它包含字符LSTM/CNN、词语LSTM/CNN和softmax/CRF组件。