这是一个追踪 NLP 各任务进展的仓库，汇总常用数据集与当前 state-of-the-art 结果，帮开发者快速了解某个方向已做到什么水平。最典型的用法是：做机器翻译选型时，先来这里查对应语料和各家模型的表现，再决定 baseline 和复现目标。
Repository to track the progress in Natural Language Processing (NLP), including the datasets and the current state-of-the-art for the most common NLP tasks.
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这是一款用 Python 编写的图片文字翻译工具，专门解决漫画、插画等图片中文字难以直接复制翻译的问题。它通过 OCR 识别图中文字，再调用机器翻译引擎输出译文，并提供在线 demo 与 CLI、API 等多种用法，最典型的场景就是批量翻译整话漫画，省去逐格手动录入的麻烦。
ESPnet 是一个端到端语音处理工具包，用 Python 编写，覆盖语音识别、语音合成与机器翻译等任务，帮开发者省去拼接多个独立组件的麻烦。它提供完整的 recipe 与 CLI，最典型的用法是拿一份开源数据集，直接跑通从数据准备到模型训练、推理的 workflow。
OpenNMT-py 是基于 PyTorch 的开源神经机器翻译与大语言模型工具包，为开发者提供可定制的训练和推理流程。典型场景是研究者用自有平行语料训练翻译模型，通过配置文件与 CLI 完成数据预处理、训练和部署。
Argos Translate 是一个用 Python 编写的开源离线翻译库，让开发者无需联网或调用云端 API 即可在本地完成机器翻译。它支持加载多个语言模型，最典型的用法是集成进 CLI 工具或桌面应用，为文档、字幕等场景提供私密、低延迟的翻译能力。
CTranslate2 是一个面向 Transformer 模型的高性能推理引擎，用 C++ 实现，专为机器翻译等任务加速推理。它支持多种模型格式与量化，提供 Python 和 C++ 接口。典型场景是把训练好的翻译模型转成它的格式，在 CPU 或 GPU 上低延迟地跑批量翻译，比原生框架更省资源。
这是知乎专栏「赵言自语」的配套源码仓库，用 Python 3.6 实现，为想上手深度学习的开发者提供可运行的实战代码。内容覆盖 NLP 与计算机视觉，其中机器翻译项目演示了如何从零搭建并训练一个翻译模型，适合边读专栏边动手复现。
