用 Python 编写的库
OpenKP
自动提取对文档含义显着的关键短语是语义文档理解的重要步骤。有效的关键短语提取(KPE)系统可以使广泛的自然语言处理和信息检索任务受益。最近的神经方法将该任务表述为文档到关键短语的序列到序列的任务。与以前的 KPE 系统相比,这些 seq2seq 学习模型显示出了有希望的结果。神经 KPE 的最新进展是最显着的。
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- MIT
SAITS
论文“SAITS:基于自我注意力的时间序列插补”的官方 PyTorch 实现。一种快速且最先进的 (SOTA) 模型,可高效地估算包含缺失数据/值的多元不完整时间序列。 https://arxiv.org/abs/2202.08516。
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- MIT
album-art-wallpaper
一款适用于 Windows 的应用程序,可将您的桌面壁纸更改为您正在收听的歌曲的专辑封面。
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- GNU General Public License v3.0 only