Startseite› Projekte› kor

kor

von eyurtsev · GitHub

LLM(😽)

# information-extraction # llm # natural-language # natural-language-processing # natural-language-understanding

In einfachen Worten

Extrahieren Sie strukturierte Informationen aus Text mithilfe eines Sprachmodells, indem Sie definieren, wonach gesucht werden soll, und Beispiele bereitstellen.

⭐ Sterne

1.7k

🍴 Forks

📜 Lizenz

MIT

Kommerzielle Nutzung erlaubt

📅 Erstellt

2023

🔄 Letzter Commit

1 yr ago

🏷️ Kategorie

information-extraction

💻 Sprache

Python

Betreuen Sie dieses Projekt?

Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.

Diese Seite beanspruchen →

📈 Sternhistorie

2026-07-202026-07-29

📈 kor verfolgen

Erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung beim nächsten Release oder wenn es durchstartet.

Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbar

E-Mail-Alerts erhalten →

📄 Über

LLM(😽)

kor hat 1.7k Sterne auf GitHub. Es wurde 93-mal geforkt. kor ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2023 aktiv entwickelt. kor ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: information-extraction, llm, natural-language, natural-language-processing.

❓ Frequently asked questions

Was ist kor?

LLM(😽)

Ist kor Open Source?

kor ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.

Ist kor kostenlos?

Ja. kor ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.

Unter welcher Lizenz steht kor?

kor ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.

In welcher Sprache ist kor geschrieben?

kor ist hauptsächlich in Python geschrieben.

🏅 Wartender dieses Projekts?

Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.

[![OpenSourceAI](https://opensourceai.tech/badge.php?tool=eyurtsev-kor)](https://opensourceai.tech/project/eyurtsev-kor.html)

Weitere Abzeichenoptionen →

🧬 Teilt DNA mit🧬 DNA-Karte ansehen →

dynalang

Code für "Learning to Model the World with Language." ICML 2024 Oral.

★ 421 · agent

teiltnatural-language-understandingnatural-language-processing

MITIE

MITIE: Bibliothek und Werkzeuge zur Informationsgewinnung

★ 3k · c-plus-plus

teiltinformation-extractionnatural-language-processing

GLiNER

Generalistisches und leichtgewichtiges Modell zur Erkennung benannter Entitäten (Extrahieren Si…

★ 3.5k · information-extraction

teiltinformation-extractionnatural-language-processing

this-word-does-not-exist

Dieses Wort existiert nicht

★ 1k · gpt-2

teiltnatural-language-understandingnatural-language-processing

autotrain-advanced

🤗 AutoTrain Advanced

★ 4.6k · autotrain

teiltnatural-language-understandingnatural-language-processing

tokenizers

💥 Schnelle, hochmoderne Tokenizer, optimiert für Forschung und Produktion

★ 10.9k · bert

teiltnatural-language-understandingnatural-language-processing

Rasa_NLU_Chi

Wandle chinesische natürliche Sprache in strukturierte Daten um 中文自然语言理解

★ 1.5k · chatbot

teiltnatural-language

clause

:horse_racing: 聊天机器人，自然语言理解，语义理解

★ 409 · bot

teiltnatural-language-understandingnatural-language-processing

TypeChat

TypeChat ist eine Bibliothek, die es einfach macht, natürliche Sprachschnittstellen mit Typen z…

★ 8.7k · ai

teiltnatural-language

xmc.dspy

In-Context Learning für eXtreme Multi-Label Classification (XMC) mit nur einer Handvoll von Bei…

★ 457 · information-extraction

teiltinformation-extraction

Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.