推荐项目：CoNLL格式化的Ontonotes 5.0
1、项目介绍
在自然语言处理领域，数据集的质量与丰富性是推动研究和开发的关键。conll-formatted-ontonotes-5.0 是一个专为研究人员和开发者准备的，基于CoNLL格式的Ontonotes 5.0数据集。这个项目旨在提供一种更加友好且易用的方式来访问和利用Ontonotes这一广泛认可的多层语义标注资源。
2、项目技术分析
Ontonotes 5.0是一个大规模的多语种、多领域的语言注释数据集，它包含了丰富的句法、语义和命名实体信息。本项目将其转换成CoNLL格式，这是一种标准的序列标注格式，每一行代表一个词，包含了词性的标签、依存关系等信息。这种格式使得数据可以直接用于许多现有的NLP工具和模型，如句法解析器、命名实体识别系统等，简化了数据导入和处理的过程。
3、项目及技术应用场景
-
学术研究：对于从事自然语言理解、句法分析、语义角色标注或者信息抽取的研究者，这个项目提供了一个标准化的数据入口，可以快速构建实验环境。
-
教学示例：在教授NLP课程时，CoNLL格式的Ontonotes能够帮助学生更直观地理解和学习标注数据的结构。
-
软件开发：对于正在构建或优化NLP系统的工程师，这个数据集可以用来训练和评估模型，提升其性能。
4、项目特点
-
标准化: 将复杂的Ontonotes数据转换为行业通用的CoNLL格式，降低了使用门槛。
-
全面覆盖: 包含多种语言（主要是英语）和多个领域的数据，适应不同场景需求。
-
便于集成: 可以轻松与各种NLP工具链结合，加速模型训练和验证过程。
-
开放源代码: 开放的许可证意味着你可以自由地使用、修改和分享这些数据。
总的来说，conll-formatted-ontonotes-5.0 是一个对学术界和工业界都极具价值的资源，为那些希望深入探索和应用自然语言处理技术的人提供了宝贵的起点。如果你正寻找一个强大的标注数据集来驱动你的下一个NLP项目，那么这个项目不容错过！
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级，通过中期大规模视觉-语言推理数据训练，显著提升了模型的表征能力和模态对齐，实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager（推理记忆数据管理器），是一款以KV Cache为中心的推理加速套件，其融合了多类型缓存加速算法工具，分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据，扩大推理上下文窗口，以实现高吞吐、低时延的推理体验，降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始，我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度，并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力，它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时，K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型，具备 256k 上下文窗口，实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建，总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比，它在性能上有显著提升，并引入了新的实用功能Python00- Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型，支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容，输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入，具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能，用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源，提供Hugging Face演示和完整代码，适用于学术研究到工业应用的广泛场景，为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
- Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型，并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型，它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色，旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
docs
kernel
pytorch
flutter_flutter
ohos_react_native
ops-math
cangjie_compiler
RuoYi-Vue3torchair
openHiTLS