ControlNet是一个神经网络结构，通过添加额外条件来控制扩散模型，方便在小规模数据集上进行训练而不破坏原有模型。
SimBERT是一个基于UniLM思想的BERT模型，结合了检索与生成任务，旨在提高相似句子的生成与理解能力。
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。
