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Sudachi

高性能日语形态素分析器 支持多级分词和丰富词典

Sudachi是一款开源的日语形态素分析器,支持多级分词、大型词典和插件系统。基于UniDic和NEologd,Sudachi提供强大的文本正规化功能,可同时进行形态素分析和命名实体识别。它具有命令行接口和Java API,便于集成应用。Sudachi在分词准确性和性能上表现优秀,是处理日语文本的有力工具。

SudachiDict - Sudachi日语分词器的开源词典项目
GithubPythonSudachiDict开源项目日语分词自然语言处理词典
SudachiDict是为日语分词器Sudachi开发的词典项目,提供小型、核心和完整三种规模的词典。用户可通过Python包轻松安装使用。项目整合了UniDic词汇和部分NEologd资源,为日语自然语言处理提供全面词汇支持。SudachiDict采用Apache License 2.0开源协议发布。
sudachi.rs - Rust实现的高性能日语分词工具
GithubRust实现Sudachi命令行工具开源项目形态分析器日语分词
sudachi.rs项目是日语形态分析工具Sudachi的Rust版本。它能够进行多粒度分词、词形标准化和空格分词。此外,该工具支持用户自定义词典、处理未知词,并可通过命令行或API使用。sudachi.rs以高效性能和易用性为特点,适用于各种日语自然语言处理任务。
kagome - 纯Go实现的开源日语形态素分析工具 支持多种词典和分词模式
GithubGo语言Kagome分词开源开源项目日语形态素分析器
Kagome是一个用Go语言开发的开源日语形态素分析工具。它支持将MeCab-IPADIC和UniDic等多种词典嵌入二进制文件,并提供普通、搜索和扩展三种分词模式。Kagome可通过命令行、服务器或WebAssembly方式使用,具有性能高、易于集成和跨平台等特点,适用于各种日语文本处理任务。
fugashi - 日语分词和形态分析的Cython高效解决方案
GithubMeCabUniDicfugashi开源项目日本分词自然语言处理
fugashi是一个基于MeCab的Cython包装器,为Python用户提供高效的日语分词和形态分析功能。它支持Linux、OSX和Windows平台,并推荐使用易于安装的UniDic词典。用户可以通过pip轻松安装fugashi及其词典,实现高效的日语文本处理。除了标准词典,fugashi还支持自定义词典,同时为研究人员提供引用支持,满足不同用户需求。
nagisa - 日本语分词和词性标注的简单易用工具
GithubNagisaPython开源项目日语分词神经网络词性标注
Nagisa是一个用于日语分词和词性标注的Python模块,基于递归神经网络,提供字符级和单词级的分词模型及标签词典的词性标注模型。工具设计简单易用,支持多种Python版本,兼容Linux、macOS和Windows系统。通过pip命令即可安装,项目详细文档和资源链接可在官方页面找到。
konoha - 多功能日语分词器集成工具
APIGithubKonohaPython库开源项目日语分词器自然语言处理
Konoha是一个集成多种日语分词器的Python库,支持MeCab、KyTea、Janome等主流工具。它提供统一接口,便于切换不同分词器,还包含基于规则的分词器和句子分割器。Konoha支持远程文件和云存储,适用于各种日语自然语言处理任务。
vaporetto - 基于点预测的高效日语分词工具
GithubRustVaporetto分词器开源项目标签预测模型训练
Vaporetto是一款基于点预测的日语分词工具,具有高速和轻量级的特点。它提供Rust API和命令行界面,支持使用预训练模型、转换KyTea模型或自定义训练。Vaporetto的分词速度比KyTea快8.7倍,性能卓越。此外,它还具备词性和发音标注功能,并允许通过词典编辑优化分词结果。作为一个高效可靠的解决方案,Vaporetto适用于各种日语自然语言处理任务。
ansj_seg - 精准高效的中文分词工具
AnsjCRFGithubHMM中文分词开源项目自然语言处理
Ansj中文分词是一个基于n-Gram、CRF和HMM的Java实现,具有每秒约200万字的高效分词能力,准确率超过96%。其功能包括中文分词、姓名识别、自定义词典、关键字提取、自动摘要和关键词标记,适用于对分词效果要求高的自然语言处理项目。
budoux - 独立小巧且多语言支持的机器学习换行工具
BudouXGithub开源项目机器学习浏览器端独立工具语段分割
BudouX 是一款独立且小巧的机器学习换行整理工具,无需依赖第三方分词器,支持日语、简体中文、繁体中文和泰语。它占用空间小,约15KB,可用于客户端,并支持与HTML输入的集成。使用者可以通过提供数据集训练任何语言的模型,适用于Python、JavaScript和Java编程语言。该工具旨在解决CJK语言在网页排版中的分行问题,提高可读性。
Sudomy - 高效的子域名枚举与安全分析工具
GithubSudomy子域名枚举开源情报开源项目网络安全自动化侦察
Sudomy是一款功能全面的子域名枚举与分析工具。它支持主动和被动两种方式收集子域名,可进行存活性检测、端口扫描和子域名接管检测等多项安全分析。该工具还能生成网络拓扑图、提取敏感URL和参数,并支持多种输出格式。Sudomy的高效性能和全面功能,使其成为渗透测试和漏洞赏金领域的重要工具。
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