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OpenTextClassification是一个全面的开源文本分类项目，支持中英双语，提供多种模型和适用于多种文本分类任务的解决方案。该项目易于使用和修改，具备友好的用户界面，旨在帮助用户高效地进行文本分类任务。

Flair是一个非常简单的框架，旨在提供最先进的自然语言处理技术，支持多种预训练模型，并拥有简单易用的API，适用于多种语言的文本处理，同时可以与其他深度学习框架（如PyTorch）无缝集成。

基于MindSpore的易于使用和高性能的自然语言处理(NLP)和语言模型(LLM)框架，与Huggingface的模型和数据集兼容，支持多种NLP任务。

Classy-Fire是一个基于Azure OpenAI的LLM API的预训练多类文本分类方法，采用巧妙的参数微调和提示设计，能够高效地处理各种文本分类任务。

一种上下文学习方法，将基于提示的表示应用于自回归模型，以生成高质量的句子嵌入，无需微调。该方法通过利用上下文信息，避免了传统微调过程的复杂性，同时支持不同规模的语言大模型，能够在多种转移任务上取得最佳结果。

MiniRBT (中文小型预训练模型) 是由iFLYTEK开发的一个小型中文预训练模型，旨在提供高效的自然语言处理能力。

tf-transformers是基于Tensorflow 2.0实现的最先进的自然语言处理架构，旨在提供更快的自动递归译码，支持多种前沿的NLP模型，如BERT、RoBERTA、T5、Albert和mt5等。其设计简化了API，便于用户使用和扩展，适合各种NLP任务。

bricks是一个模块化的自然语言处理工具，包含分类器、提取器和生成器等众多基础模块，支持多种NLP任务，具有开源和易于扩展的特点。

Kansformers是一个基于知识增强网络（KANs）的Transformer架构，旨在提高自然语言处理任务的性能。它提供多种预训练模型，支持针对特定任务的微调，并具备高效的模型推理能力和灵活的API设计，适合多种应用场景。

这个开源项目是一个Telegram机器人，它使用Python编写，可以使用OpenAI官方的ChatGPT API提供回答。它的主要功能是与用户聊天，提供智能化的回答。

我们维护的NLP开源工具包，致力于自然语言处理的研究与应用，提供多种功能以支持学术研究和实际应用。

SuperClass是一个旨在提高视觉和语言预训练任务中分类准确性的项目，通过整合视觉和语言模态，优化预训练任务的性能。

TUMCC是一个用于识别Telegram地下市场中中文术语的语料库，旨在帮助研究者分析在线非法活动的语言特征。该语料库包含对各种术语及其含义的注释，并利用上下文和语言特征提高识别能力。

MinT 是一个轻量级、可扩展的Transformer库，专为自然语言处理任务而设计，提供易于使用的API，支持多种预训练模型，能够高效地进行模型训练和推理。

zero_nlp 是一个专注于中文自然语言处理的项目，提供全面的NLP数据处理流程，支持多种预训练模型，具备便捷的模型训练接口以及高效的推理与评估工具，适合研究与应用开发。