LaTeX-OCR项目利用ViT模型将数学公式图像转换为LaTeX代码，旨在提高公式处理的效率和便捷性。
该仓库提供了手写文字擦除和水印智能消除的高效解决方案，是相关比赛的获胜方案，基于深度学习技术处理图像。
PaddleSpeech是一个易用的语音工具包，支持自监督学习模型、最先进的ASR、流式TTS、说话者验证、端到端语音翻译和关键词识别等功能，旨在帮助开发者快速构建语音应用。
bert_seq2seq是一个基于PyTorch的轻量级框架，支持BERT进行多种NLP任务，包括自动摘要、情感分析等，且可方便地进行多GPU训练。
该项目使用BiLSTM+CRF实现邮寄地址的命名实体识别，涵盖省市区、收件人及联系电话等信息，适合需要处理地址数据的应用场景。
该仓库基于PyTorch实现了中文命名实体识别，使用BERT、BiLSTM和CRF相结合的方法，适用于处理和识别中文实体信息。
pyunit-ner是一个快速高效的NER实体识别模型，支持一键Docker部署，能够识别地址、人名和机构名。提供API接口，便于集成使用。
该仓库提供中文地址分词功能，通过序列标注识别和提取地址元素，支持模型训练和评估。
fastNLP是一个轻量级自然语言处理工具包，旨在简化用户的工程代码，支持多种深度学习框架，提供高效便捷的数据处理和训练功能。
pyresparser是一个简单的简历解析工具，能够从简历中提取姓名、邮箱、手机号码、技能等信息。
