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Shanghai

Pinned Repositories

ALBERT_4_Time_Recognition
使用ALBERT预训练模型，用于识别文本中的时间，同时验证模型的预测耗时是否有显著提升。
Language:Python56 2 213
ALBERT_text_classification
利用ALBERT实现文本二分类，判别是否属于政治上的出访类事件，提升模型训练和预测速度。
Language:Python73 2 124
bert_doc_binary_classification
文本二分类任务，是否文档是否属于政治上的出访类事件，利用BERT提取特征，模型采用简单的DNN。
Language:Python63 2 430
ccks_triple_extract
限定领域的三元组抽取的一次尝试，本文将会介绍笔者在2019语言与智能技术竞赛的三元组抽取比赛方面的一次尝试。
Language:Python133 5 523
embedding_rerank_retrieval
本项目是针对RAG中的Retrieve阶段的召回技术及算法效果所做评估实验。使用主体框架为LlamaIndex.
Language:Jupyter Notebook179 2 1021
keras_bert_multi_label_cls
本项目采用Keras和Keras-bert实现文本多标签分类任务，对BERT进行微调。
Language:Python65 3 422
knowledge_graph_demo
本项目用于展示三元组抽取后形成的知识图谱，包括几本小说的实体关系，以及README.md，介绍这方面的一篇文章。
Language:Python192 5 247
multi-label-classification-4-event-type
multi-label-classification-4-event-type
Language:Python130 2 649
people_relation_extract
结合BERT+GRU+ATT模型，对自己收集的人物关系数据进行模型训练，用于人物关系抽取。
Language:Python319 7 1660
spo_extract_platform
本项目是利用深度学习技术来构建知识图谱方向上的一次尝试，作为开放领域的关系抽取，算是笔者的一次创新，目前在这方面的文章和项目都很少。
Language:Python307 10 949

percent4's Repositories

percent4/people_relation_extract
结合BERT+GRU+ATT模型，对自己收集的人物关系数据进行模型训练，用于人物关系抽取。
Language:Python319 7 1660
percent4/spo_extract_platform
本项目是利用深度学习技术来构建知识图谱方向上的一次尝试，作为开放领域的关系抽取，算是笔者的一次创新，目前在这方面的文章和项目都很少。
Language:Python307 10 949
percent4/embedding_rerank_retrieval
本项目是针对RAG中的Retrieve阶段的召回技术及算法效果所做评估实验。使用主体框架为LlamaIndex.
Language:Jupyter Notebook179 2 1021
percent4/ccks_triple_extract
限定领域的三元组抽取的一次尝试，本文将会介绍笔者在2019语言与智能技术竞赛的三元组抽取比赛方面的一次尝试。
Language:Python133 5 523
percent4/multi-label-classification-4-event-type
multi-label-classification-4-event-type
Language:Python130 2 649
percent4/llm_math_solver
本项目用于大模型数学解题能力方面的数据集合成，模型训练及评测，相关文章记录。
Language:Python52 3 34
percent4/UniLM_Chinese_DEMO
本项目使用云问科技训练的中文版UniLM模型对微博数据集进行自动标题生成。
Language:Python35 3 26
percent4/embedding_model_exp
本项目用于Embedding模型的相关实验，包括Embedding模型评估、Embedding模型微调、Embedding模型量化等。
Language:Python29 1 45
percent4/PyTorch_Learning
learning pytorch step by step
Language:Jupyter Notebook29 2 08
percent4/R-BERT_for_people_relation_extraction
使用R-BERT模型对人物关系模型进行分类，效果有显著提升。
Language:Python24 3 22
percent4/llm_4_doc_qa
本项目用于文档问答，使用向量嵌入 + ES 做召回，使用Rerank模型作为精排，再使用LLM做文档问答，Web框架使用Flask。
Language:Python22 1 07
percent4/llm_open_triplet_extraction
本项目使用大语言模型（LLM）进行开放领域三元组抽取。
Language:Python22 1 31
percent4/llm_evaluation_4_mmlu
Using LLM to evaluate MMLU dataset.
Language:Python21 1 01
percent4/multi-modal-image-search
本项目使用LLaVA 1.6多模态模型实现以文搜图和以图搜图功能。
Language:Python16 1 23
percent4/yi_vl_experiment
本项目是关于Yi的多模态系列模型，如Yi-VL-6B/34B等的实验与应用。
Language:Python12 1 0
percent4/llama-2-multiple-choice-mrc
本项目采用Firefly模型训练框架，使用LLAMA-2模型对多项选择阅读理解任务（Multiple Choice MRC）进行微调，取得了显著的进步。
Language:Python9 1 01
percent4/pdf-llm_series
The project is for PDF Python learning with Large Language Model.
Language:Python8 2 21
percent4/ES_Learning
Example codes for Elasticsearch learning with Python.
Language:Python6 1 1
percent4/text_corrector_corpus_auto_generation
该项目致力于从中文文字版PDF文档中，自动化构建出高质量的中文文本纠错语料。
Language:Python6 1 01
percent4/dynamic_quantization_on_bert
本项目使用动态量化（Dynamic Quantization）技术对BERT模型进行量化，并实验量化后的模型在推理性能和效果上的表现。
Language:Jupyter Notebook5 1 10
percent4/vllm_learning
本项目用于大模型部署工具vLLM的研究与学习。
Language:Python4 1 0
percent4/Chinese_Captcha_Recognizition
本项目会自己训练OCR模型，来模型汉字验证码，包含1-n个汉字的验证码。
Language:Python21
percent4/clip_learning
The project is for openai clip learning.
Language:Jupyter Notebook2 2 0
percent4/llm_relation_classification
使用LLM对人物关系进行分类，记录模型训练、部署及评估结果。
Language:Python2 1 01
percent4/percent4.github.io
my personal blog with github + hexo
Language:HTML2 1 0
percent4/Python_docker
封装带有SSH服务的Docker的Python开发环境。
Language:Shell2 2 04
percent4/package_python_project
本项目用于Python自定义第三方模块的打包。
Language:Python1 1 0
percent4/git_test
Git学习测试项目
Language:Python
percent4/percent4
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percent4/TimeTeller_in_Android
TimeTeller, the Android App, code in Python.
Language:Python1