大规模结构化网络文本提取工具，可大规模提取优质文本数据，由Hugging Face Space提供，支持自动化内容筛选和再利用。

大规模结构化网络文本提取工具，可大规模提取优质文本数据，由Hugging Face Space提供，支持自动化内容筛选和再利用。 FineWeb是一个大规模结构化网络文本的提取和过滤系统，利用Hugging Face的机器学习模型从网页中提取和过滤出高质量的文本内容，可以快速处理大量网页，并根据可配置的过滤规则提取出结构化的数据。用户可以指定主题、语言等参数，FineWeb会返回与这些规则匹配的文本内容。 FineWeb利用DistilBERT模型进行主题分类，利用ToxicBERT模型过滤掉低质量和有毒内容，用户可以微调这些模型来优化提取文本的质量。 FineWeb使得大规模高质量网络文本的获取成为可能，为自然语言处理任务提供了极为宝贵的数据来源，未来工作将提升模型性能，扩充支持语言，并考虑将其作为API服务对外开放。 | #工具

日本数据【巴西短信』活跃筛选

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一种为机器学习而生的数据结构，非结构化多模态数据的数据结构

一种为机器学习而生的数据结构，非结构化多模态数据的数据结构 DocArray是一个库，用于存储传输中的嵌套、非结构化、多模态数据，包括文本、图像、音频、视频、3D 网格等。它允许深度学习工程师使用Pythonic API有效地处理，嵌入，搜索，推荐，存储和传输多模态数据 跨/多模式世界之门：用于表示复杂/混合/嵌套文本、图像、视频、音频、3D 网格数据的超表达数据结构。、、、等基础数据结构。 数据科学强国：通过 CPU/GPU 上的 Torch/TensorFlow/ONNX/PaddlePaddle 大大加快数据科学家在嵌入、k-NN 匹配、查询、可视化和评估方面的工作。 传输中的数据：针对网络通信进行了优化，随时可以使用 Protobuf、字节、base64、JSON、CSV、DataFrame 中的快速压缩序列化。非常适合流式传输和内存不足的数据。 一站式K-NN：主流向量数据库的统一且一致的API，允许最近邻搜索，包括Elasticsearch、Redis、ANNLite、Qdrant、Weaviate。 对于现代应用程序：GraphQL 支持使您的服务器在请求和响应方面具有通用性；内置数据验证和 JSON Schema (OpenAPI) 帮助您构建可靠的 Web 服务。 Pythonic：设计得像 Python 列表一样简单。如果你知道如何使用 Python，你就会知道如何使用 DocArray。直观的习惯用法和类型注释简化了您编写的代码。 与IDE集成：Jupyter notebook 和 Google Colab 上的漂亮打印和可视化；PyCharm 和 VS Code 中的全面自动完成和类型提示。 || #机器学习