funNLP是一个几乎包含所有中文NLP资源的综合性平台，旨在为NLP初学者和爱好者提供丰富的学习和实验工具，同时满足用户的收集需求。
这是一个集合了多种自然语言处理主题的调研资料平台，提供丰富的研究资料和资源链接，支持多种语言的研究，且定期更新以保持最新的研究动态。
该项目涵盖自然语言处理（NLP）的理论知识、应用场景及工程实践，包括初学者和专业人士所需的指导和案例。
一个自然语言处理任务与实例集，提供多种NLP任务的实现和示例。
该项目主要是作者在研读顶会论文和复现经典论文过程中，所见、所思、所想、所闻，旨在为研究者提供一个学习与实践的参考平台。
nanoRWKV是RWKV语言模型的轻量级实现，专为快速实验与多种语言处理任务设计，兼容RWKV架构，基于nanoGPT优化了性能和效率，易于扩展和自定义。
SOS4NLP是针对自然语言处理领域的综述调查，提供全面的NLP资源汇总，包括多种任务和方法的研究综述、丰富的参考文献和链接，旨在帮助研究人员快速找到相关资料。
DataLab是一个统一平台，允许NLP研究人员以高效且易用的方式执行多种与数据相关的任务，提供数据诊断、操作标准化、数据搜索和全局分析等功能。
该项目旨在展示如何在中文环境中使用Transformers库进行自然语言处理(NLP)任务，提供了丰富的示例和详细的文档，以帮助用户理解和应用相关技术。
DinkyTrain是普林斯顿大学NLP团队基于fairseq构建的预训练库，集成了DeepSpeed内核，旨在提供高效的模型训练和简化的训练过程，支持灵活的配置选项。
这是2022搜狐校园算法大赛NLP赛道第一名的开源方案，包含实验代码，旨在提供高效的自然语言处理解决方案。该项目经过优化，能够支持多种数据预处理方式，并提供详细的实验结果和分析，帮助用户更好地理解和应用自然语言处理技术。
HeartEcho 是一个集成了聊天室、语料库和炼丹炉的项目，旨在提供一个全面的环境用于实时交流、文本数据研究和模型训练。它支持大模型的增量学习，具备实时数据处理能力，并且提供用户友好的交互界面及可扩展的模块化设计。
自然语言处理（NLP）教程，涵盖文本词向量、词法分析、预训练语言模型等常见NLP任务，适合作为入门学习和基线参考。
Hugging Face是一个用户友好的开源平台，旨在快速构建、训练和部署AI模型与应用，无需深厚的机器学习专业知识。它支持流行框架，提供全面的文档，并专注于自然语言处理(NLP)，为AI研究人员和工程师提供不可或缺的资源。
LLM Playground 是一个让用户可以免费测试多种大型语言模型的在线平台。用户可以在该平台上探索和比较不同的语言模型，进行自然语言处理相关的实验和应用，帮助开发者和研究人员了解和评估各种模型的性能与特点。
该项目是一个综合性的文本挖掘与自然语言处理学习资源列表，旨在帮助学习者和研究人员快速找到相关的工具、库和文献。
自然语言理解的精彩讲座，涵盖广泛的主题，包括监督情感的领域适应、检索增强的上下文学习、NLP 技术/方法等。
Chinese LLaMA-Alpaca是一个专注于中文的LLaMA-Alpaca模型，旨在推动中文自然语言处理的研究和应用。该模型基于先进的LLaMA架构，适用于多种中文任务，帮助用户在中文环境中实现更智能的交互与分析。
