Icarus Verilog is intended to compile ALL of the Verilog HDL as described in the IEEE-1364 standard. Of course, it's not quite there yet. It does currently handle a mix of structural and behavioural constructs. For a view of the current state of Icarus Verilog, see its home page at <http://iverilog.icarus.com/>.
提供一个大规模语义数据集；可用于语义理解、语义相似度、召回与排序等检索场景等。 作为通用语义数据集，用于训练中文领域基础语义模型。 可用于无监督对比学习、半监督学习、Prompt Learning等构建中文领域效果最好的预训练模型。整合了中文领域绝大多数可用的开源的语义相似度和自然语言推理的数据集，并重新做了数据拆分和整理
KBQA（Knowledge Base Question Answering），是给定自然语言问题情况下通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询、推理得出答案。 KBQA利可以用图谱丰富的语义关联信息，将自然语言问题（NLQ）通过不同方法映射到结构化的查询 深入理解用户问题 并在知识图谱中获取答案。 KgCLUE：中文KBQA测评基准，基于CLUE的积累和经验
以数据为中心（Data-centric）的AI，是一种新型的AI探索方向。它的核心问题是如何通过系统化的改造你的数据（无论是输入或者标签）来提高最终效果。通常建立在一个比较固定的数据集上。当前的人工智能领域， 无论是自然语言处理（如BERT） 或计算机视觉(ResNet)， 已经存在很多成熟高效模型，并且模型可以很容易从开源网站获得
小样本学习（Few-shot Learning）解决在极少数据情况下的机器学习问题。结合预训练语言模型通用和强大的泛化能力基础上，探索小样本学习最佳模型和中文上的实践
CMNLI数据由两部分组成：XNLI数据和MNLI数据。对两种数据进行了中英文转化，保留原始训练集，合并XNLI中的dev和MNLI中的matched作为CMNLI的dev，合并XNLI中的test和MNLI中的mismatched作为CMNLI的test，乱序。 用于判断两个句子间属于蕴涵、中立、矛盾关系。每一条数据有三个属性，从前往后分别是 句子1，句子2，蕴含关系标签有三种
Jina Embeddings V2 Base 是针对中文的预训练嵌入模型，用于提取文本数据的语义信息。
