nlp-uncertainty-zoo是一个专注于自然语言处理中的不确定性量化方法的模型库，基于PyTorch实现，提供多种不确定性量化工具，支持多种NLP任务，具有良好的可扩展性。

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Transformer语言模型域自适应工具包，用于将基于Transformer的语言模型适应于新的文本领域。该工具包支持多种预训练模型，并提供灵活的配置选项，使得用户能够轻松调整和评估模型在特定领域的表现，从而有效提升自然语言处理任务的效果。

EasyNLP是一个功能全面且易于使用的自然语言处理工具包，支持多种NLP任务，提供丰富的预训练模型，并能与多种深度学习框架无缝集成。它拥有良好的文档和社区支持，旨在简化用户的NLP开发流程。

EurekaLabsAI的n-gram语言模型：基于统计学原理的文本生成工具，通过学习字符序列的概率分布来生成新文本，适用于自然语言处理和机器学习的基础训练。

基于预训练语言模型的零样本和少样本NLP的教程，提供了一系列的示例和实用工具，用于帮助研究人员和工程师理解和应用这些技术。