Sudachi

高性能日语形态素分析器支持多级分词和丰富词典

Sudachi 日语分词形态素分析分词模式插件系统 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

sakura - 基于GTK和VTE的多标签终端模拟器

GTKGithubVTEsakura开源软件开源项目终端模拟器

Sakura是一款基于GTK和VTE的开源终端模拟器。它支持多标签功能，允许在单一窗口中管理多个终端，并通过上下文菜单提供配置选项。Sakura具有简洁的设计，支持自定义键绑定、颜色方案和滚动条设置。此外，它还提供全屏模式和链接打开功能。Sakura适用于需要高效终端操作的开发者和系统管理员。

transformers-ud-japanese-electra-base-ginza-510 - 基于ELECTRA的日语自然语言处理模型

ELECTRAGithubHuggingfaceMIT许可证句法结构开源项目数据集模型

项目基于ELECTRA模型与spaCy v3，预训练与微调来源于mC4数据集的2亿句日语文本，通过UD_Japanese_BCCWJ r2.8增强。Python包ja_ginza_electra通过识别日语短语结构提升自然语言处理能力，遵循MIT许可证，适合开发者和研究人员使用。

tdmelodic - AI东京方言日语声调词典生成工具

Github东京方言开源项目日语口音词典神经网络自然语言处理语音合成

tdmelodic是一个开源的日语（东京方言）声调词典生成工具，采用AI技术和神经网络算法。该项目能够通过分析日语单词的表面形式和罗马音来估计音调，用于构建大规模声调词典。tdmelodic适用于学术研究和语音合成等领域，提供完整文档和多种使用方式。项目获得新能源产业技术综合开发机构（NEDO）部分资助。

ArticutAPI - 中文语法结构断词与词性标记服务

APIArticutGithub开源项目文本分析斷詞詞性標記

基于语法结构的中文断词与词性标记服务，适用于文本分析和聊天机器人。支持批量和即时处理，操作简便。通过 ArticutAPI，获取高效中文自然语言处理解决方案，灵活使用自定义词典与政府开放数据。

gse - 多语言高效NLP和文本分词工具

GithubGo语言NLPgse分词算法多语言支持开源项目

Gse是一款支持多种分词模式及多语言（包括英文、中文、日文等）的高效NLP和文本分词工具。它采用双数组Trie和动态规划等算法，并通过ElasticSearch和Bleve集成，提供强大的文本处理能力。项目内还支持TensorFlow的NLP和命名实体识别（NER）功能，支持用户自定义词典和词性标注。作为一个开源项目，Gse在简体中文、传统中文和其他语言的文本处理上有优异表现。

yomitan-dictionaries - Yomitan浏览器扩展专用多语言词典资源库

GithubYomitan中文词典开源项目扩展程序日语学习日语词典

该项目为Yomitan浏览器扩展提供全面的词典资源库,涵盖日语、汉语等多种语言。包含单语和双语词典,提供术语、汉字、词频等多方面信息。作为开放的词典集中地,汇集了各方贡献的优质词典资源,有效支持语言学习和翻译需求。

bert-base-japanese-v3 - 日语BERT预训练模型：全词掩码和大规模语料库训练

BERTGithubHuggingface开源项目日语预训练模型机器学习模型自然语言处理词级别分词

bert-base-japanese-v3是基于BERT架构的日语预训练模型，采用Unidic 2.1.2词典分词和全词掩码技术。该模型在CC-100和日语维基百科语料上训练，拥有12层结构和768维隐藏状态。模型适用于各种日语自然语言处理任务，为研究和开发提供了强大支持。

sbert-base-ja - 日语句向量模型：基于BERT的自然语言处理工具

BERTGithubHuggingface句子相似度开源项目日语SNLI数据集日语自然语言处理模型语义表示

sbert-base-ja是一个日语句向量模型，基于BERT架构开发。该模型利用colorfulscoop/bert-base-ja作为预训练基础，并通过日语SNLI数据集进行了微调。它能够将日语文本转化为向量形式，主要应用于句子相似度计算和文本分类等领域。模型采用SentenceTransformer结构，为开发者提供了便捷的API，有助于在多种自然语言处理任务中快速部署和应用。

bert-base-japanese-char - 日语BERT模型采用字符级分词预训练

BERTGithubHuggingface字符分词开源项目日语机器学习模型维基百科

bert-base-japanese-char是一个基于日语维基百科训练的BERT模型，采用字符级分词。模型架构包括12层、768维隐藏状态和12个注意力头，词汇量4000。处理流程先用MeCab进行形态分析，再进行字符级分词。模型在约1700万个句子上训练100万步，每批次处理256个实例，每个实例包含512个标记。该模型适用于各种日语自然语言处理任务。

shiki - 精确强大的跨平台代码语法高亮工具

GithubShikiTextMate代码美化开源项目语法高亮

Shiki是一个基于TextMate语法的代码高亮工具，以其准确性和强大功能而著称。这个开源项目支持多种编程语言，能够精确渲染代码结构，适用于文档、博客和开发工具等多种场景。Shiki最新的v1版本进行了重大更新，提供了详细的文档支持，旨在为开发者提供高质量的代码展示体验。

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