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四个用Python实现的词嵌入模型，支持任意上下文特征。
轻量级BERT模型用于自监督学习语言表示
使用Python实现N元语法语言模型，包含拉普拉斯平滑和句子生成功能。
本研究采用传统方法（N-gram、隐马尔可夫模型HMM等）、神经网络方法（卷积神经网络CNN、长短期记忆网络LSTM等）以及预训练模型方法（BERT等）实现了中文分词任务。
多进程无监督中文词语检测与N元语法组合
一款精准、快速、轻量级、多语言支持、免费且开源的下一个词预测库
基于PyTorch的神经网络N元语言模型
一个用于自然语言处理的 Go 语言 n-gram 索引器，具有模块化的分词器和数据存储
这个仓库包含了不同N元语法模型的实现，以及一个轻量级的GPT风格Transformer模型，用于预测下一个词元。这受到了Andrej Karpathy的“从零开始搭建GPT”视频的启发。
