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基于Tensorflow2.3开发的NER模型，都是CRF范式，包含Bilstm(IDCNN)-CRF、Bert-Bilstm(IDCNN)-CRF、Bert-CRF，可微调预训练模型，可对抗学习，用于命名实体识别，配置后可直接运行。
提供了一种gpt大模型平替解决方案实现利用非gpt大模型去使用Graphrag，支持多类型大模型如本地大模型(Ollama)、阿里云通义千问、百度文心千帆、智谱ChatGML、讯飞星火认知、Ollama、Moonshot AI、Google Gemini等。示例代码使用阿里的通义千问大模型，其他大模型使用方式相同。
A simple, easy-to-hack GraphRAG implementation
A modular graph-based Retrieval-Augmented Generation (RAG) system
Image-to-Image Translation in PyTorch
Code for acl2017 paper "An unsupervised neural attention model for aspect extraction"