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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。

jtokkit - 专为OpenAI模型设计的Java分词库,提供便捷的API,支持多种编码和解码算法
GithubJTokkitJavaOpenAItokenizer开源项目自然语言处理
JTokkit是一个专为OpenAI模型设计的Java分词库,提供便捷的API,支持多种编码和解码算法如r50k_base和cl100k_base。该库无依赖,兼容Java 8及以上版本,并具备高效性能。用户可以通过Maven或Gradle轻松安装,并支持自定义编码算法。使用JTokkit,开发者能够轻松进行自然语言处理任务中的文本分词和令牌计算。
merge-ut-dictionaries - 整合多源日语词典增强Mozc输入法
GitHubGithubMozc开源开源项目词典输入法
merge-ut-dictionaries项目整合多个日语词典资源,包括维基百科、人名、地名等,以增强Mozc输入法的功能性。项目支持alt-cannadic、edict、neologd等多种词典资源的选择性集成,用户可根据需求自定义词典组合。此外,项目更新了单词成本和ID,优化词典质量,并提供详细的构建指南和Arch Linux安装方法,便于快速部署。通过集成多源词典,该项目旨在全面提升日语输入体验,为用户提供更准确、丰富的输入选项。
jcseg - 轻量级中文分词和关键字提取工具,支持多种语言
GithubJcsegJettymmseg算法中文分词关键字提取开源项目
Jcseg是一款基于mmseg算法的中文分词器,具备关键字、短语、句子提取及文章自动摘要功能,支持Lucene、Solr、Elasticsearch分词接口。其内置Jetty高性能Web服务器,提供多种分词模式、自定义词库、同义词匹配和拼音追加,适合多种语言客户端调用。
Kiwi - 韩语形态素高效分析工具,支持多语言包装
C++GithubKiwi开源项目모델 파일오픈 소스한국어 형태소 분석기
Kiwi是一款开源的韩语形态素分析器,旨在以高效速度和高精度为用户提供形态素分析。核心库使用C++编写,并支持Python、Java、C#等多种编程语言。Kiwi基于Sejong词性标注体系,并使用Sejong Corpus和모두의 말뭉치训练模型,能够纠正简单输入错误,并且支持多线程处理,适合大规模文本分析。提供多种实用功能及不同规模的模型选择。
EJDict - 开源英日词典数据,支持多种格式下载和在线测试
Githubejdict-hand公共领域开源项目数据格式英日词典
EJDict是一个免费开源的英日词典项目,提供公开的词典数据。支持文本和SQLite格式下载,配有在线测试工具。欢迎通过GitHub提交修改或直接联系作者报告错误。项目采用CC0协议,确保数据可自由使用和分享。EJDict为开发者和语言学习者提供了实用且易于获取的词典资源。
jidoujisho - 功能全面的移动语言学习应用
Githubjidoujisho开源项目移动应用词典查询语言学习闪卡制作
jidoujisho是一款集成多种功能的移动语言学习应用。它包含视频播放器、阅读辅助、词典和卡片制作工具等核心功能。该应用支持即时字典查询、Anki卡片导出、视频字幕播放、电子书和漫画阅读、WebSocket连接、歌词查询以及ChatGPT交互等。虽然最初为日语学习设计,但也适用于其他语言学习,为用户提供全方位的沉浸式学习体验。
ik-analyzer - Maven化中文分词器 支持Lucene 5至9版本
GithubIK-AnalyzerLuceneMaven中文分词开源项目
ik-analyzer是一个Maven化的中文分词器项目,专为中文分词优化词典。该项目支持Lucene 5至9全系列版本,已发布至Maven Central方便集成。除Java实现外,还提供Rust版本,为开发者提供更多选择。
khaiii - Kakao开源的韩语形态素分析工具
Githubkhaiii开源项目形态素分析机器学习自然语言处理韩语分析
khaiii是Kakao开发的开源韩语形态素分析工具,采用CNN算法实现。该项目结合预分析词典和错误修复技术,在保证准确率的同时提供高效处理速度。支持自定义词典,可用于韩语自然语言处理的基础预处理,适合大规模文本分析场景。
MiNLP - 迈向智能文本解析的先进中文自然语言处理平台
GithubMiNLP中文分词开源开源项目结构化解析自然语言处理
小米自然语言处理平台(MiNLP)涵盖词法、句法和语义分析模块,已在公司业务中广泛应用。MiNLP-Tokenizer中文分词工具自2020年11月开源以来不断优化。2021年计划开源词性标注和命名实体识别工具,并逐步开源句法和语义分析工具,致力于打造功能领先的NLP平台。duckling-fork-chinese专注于中文结构化解析,广泛应用于小爱生产环境,尤其在数字和时间解析方面表现出色。
pecab - 纯Python实现的高效韩语形态素分析工具
GithubPecabPython库开源项目形态素分析自然语言处理韩语分析
Pecab是一个基于Mecab的纯Python韩语形态素分析工具,保留了Mecab的高速和准确性,同时简化了安装流程。该工具提供形态素分割、词性标注和名词提取等功能,并采用零拷贝内存映射和双数组字典树技术,显著提升了加载速度并降低了内存占用。Pecab为韩语自然语言处理提供了一个高效且易于使用的解决方案。
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