概述

相关源文件

• README.md
• data/paper/LLM_Survey_Chinese_0418.pdf

目的与范围

funNLP 是一个全面的开源自然语言处理 (NLP) 资源集合，主要关注中文 NLP 和大型语言模型 (LLMs)。funNLP 不是一个传统的代码库，而是一个经过精心策划的工具、数据集、论文和框架索引或军火库，与 NLP 从业者相关。它提供了一个发现和访问各种 NLP 资源的中心枢纽，对于处理中文语言数据的研究人员、开发人员和爱好者尤其有价值。

该存储库分为两大类

1. 与大型语言模型 (LLM) 相关的资源——包括模型、评估工具、框架和应用程序
2. 传统 NLP 资源——涵盖基础 NLP 工具、语料库和技术

有关大型语言模型的更具体信息，请参阅 大型语言模型 (LLMs)，或有关传统 NLP 工具，请参阅 传统 NLP 资源。

来源： README.md22-30

存储库结构

funNLP 以全面的结构组织 NLP 资源，让用户可以轻松找到他们所需的内容。下图展示了存储库中资源的顶级结构

图 1：funNLP 存储库结构

来源： README.md31-39

关键领域和组成部分

LLM 资源

存储库的很大一部分致力于大型语言模型 (LLM)，这反映了它们在 NLP 中日益增长的重要性。该存储库包含了 LLM 各个方面的资源，从模型评估和比较到训练技术和应用程序。

图 2：funNLP 中的 LLM 生态系统

来源： README.md128-139 README.md140-152 README.md176-206 README.md207-237

文档问答系统

该存储库包括文档问答系统的资源，该系统利用 LLM 根据文档内容回答问题。这些系统通常涉及文档处理、嵌入生成、向量存储和基于 LLM 的问答。

图 3：文档问答架构

来源： README.md254-267

多模态 LLM

funNLP 还涵盖了多模态 LLM，除了文本之外，还可以处理图像、音频和语音等多种类型的数据。

图 4：多模态 LLM 资源

来源： README.md309-324

传统 NLP 资源

除了 LLM 相关的资源外，funNLP 还维护着一个广泛的传统 NLP 资源集合。这些包括

类别	描述	示例
语料库和文本数据	用于 NLP 的文本语料库和数据集	中文对话数据、谣言数据集、问答数据集
词典和分词	词语切分和词法分析	中文词向量、情感词典、命名实体库
信息抽取	用于提取结构化信息的工具	命名实体识别、关系抽取、事件抽取
知识图谱	用于构建和使用知识图谱的资源	医疗知识图谱、人物关系图谱、AmpliGraph
文本生成	用于生成文本内容的工具	Texar、自动对联生成、基于模板的生成
文本摘要	自动摘要工具	TextRank、基于 BERT 的抽取式摘要
语音处理	语音识别和合成工具	ASR 数据集、语音情感分析、文本到语音

来源： README.md340-394 README.md396-444 README.md484-511 README.md515-553 README.md554-577 README.md579-589 README.md646-676

存储库用途

funNLP 存储库主要是一个链接和资源的集合，而不是一个独立的软件包。用户通常会

1. 浏览存储库以查找与其 NLP 任务相关的资源
2. 关注链接以访问特定的工具、数据集或框架
3. 根据其各自的文档使用资源

存储库的组织结构使得发现特定 NLP 任务或领域的资源变得容易。有关特定领域的详细信息，请参阅目录中列出的相应维基页面。

当前焦点和开发

该存储库目前非常关注与 LLM 相关的资源，特别是与中文处理相关的资源。这反映了 LLM 技术在 NLP 领域的快速发展和日益增长的重要性。该存储库被积极维护并定期更新新资源。

当前开发的关键领域包括

• LLM 模型评估和比较
• 开源 LLM 框架和实现
• 中文 LLM 资源
• 特定领域的 LLM 应用（医疗、法律等）
• 多模态语言模型
• LLM 的训练和微调技术

来源： README.md128-173 README.md176-206 README.md207-237 README.md268-286 README.md309-324

结论

funNLP 是一个全面的 NLP 资源索引，特别关注中文 NLP 和大型语言模型。它为研究人员、开发人员和爱好者提供了一个有价值的起点，他们正在寻找 NLP 领域的工具、数据集、论文和框架。该存储库的组织结构使其易于导航和发现特定 NLP 任务或领域的资源。