《自然语言处理：基于预训练模型的方法》随书代码，提供多种基于预训练模型的自然语言处理方法，支持文本分类、命名实体识别、问答等任务，包含详细的使用示例和文档，易于扩展和集成到其他项目中。

用Rust语言编写的GLiNER模型推理引擎，能高效地处理自然语言处理中的命名实体识别等任务，具有资源消耗低、性能高的特点，为相关领域的开发者提供了一个强大的工具

一个用于中文信息抽取的项目，基于LLaMA和Alpaca模型，结合LoRA技术进行微调。该项目旨在提供高效、准确的中文文本处理能力，特别是在命名实体识别（NER）方面，支持多种训练和评估配置，方便用户根据需求进行模型微调与集成。

Tinq.ai是一个AI工具包，提供多种自然语言处理（NLP）能力作为服务，包括命名实体识别、情感分析、文本分类、摘要生成、问答、文本生成和语言检测等。开发者可以通过注册API密钥并将其集成到项目中，轻松调用API执行各种NLP任务。