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SudachiDict

Sudachi日语分词器的开源词典项目

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。

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。
Raycast-Easydict - 适用于MacOS的简便查词和翻译工具
EasydictGithubRaycast开源项目支持语言翻译词典
Easydict是一款适用于MacOS的简便查词和翻译工具。它可以自动检测并翻译输入语言,支持Linguee、有道词典、OpenAI、DeepL、Google、Bing、百度、腾讯、火山、彩云翻译等。功能包括基本翻译、发音、语法、截图OCR翻译等,支持自动播放发音及文本转语音。此扩展支持超过48种语言,是提升翻译效率的理想选择。
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。
dictabert-joint - 基于BERT的希伯来语多任务自然语言处理模型
DictaBERTGithubHuggingface希伯来语开源项目模型自然语言处理语法分析语言模型
DictaBERT-joint是一个针对希伯来语的多任务语言处理模型,集成了前缀分割、形态消歧、词形还原、句法分析和命名实体识别功能。模型提供JSON、UD和IAHLT-UD三种数据格式输出,支持按需初始化不同任务模块。
bytepiece - 创新高效的字节级Unigram分词工具
BytePieceGithubPythonUnigram分词器压缩率开源项目
BytePiece是一款基于字节的Unigram分词工具,采用创新训练算法实现高压缩率。该工具直接处理UTF-8字节,无需预处理,确保语言无关性。相比SentencePiece,BytePiece具有更高效的随机分词算法,支持多进程训练加速,并采用纯Python实现,便于二次开发。这一工具为自然语言处理提供了纯粹、易扩展的分词方案。
speech_dataset - 多语言语音识别与合成数据集详细介绍及应用
Github多人语音识别开源开源项目数据集语音合成语音识别
此页面总结了多语言语音数据集,包括中文、英文、日语、韩语、俄语等。涵盖了语音识别、语音合成、说话人识别和分离等应用领域,详细描述了每个数据集的时长、下载地址及其具体用途,帮助用户快速找到符合科研或项目需求的语音数据。
mynlp - 高性能和可扩展的中文自然语言处理工具包
GithubMynlp中文NLP安装开源项目模型词典
mynlp是一个高性能且可扩展的中文自然语言处理工具包,支持通过Maven和Gradle轻松安装。用户可根据需求选择核心词典、词性标注、命名实体识别、拼音切分等模型资源,mylnp-all依赖包涵盖大部分常用资源。该项目参考了多个优秀开源项目并结合多种算法,适用于广泛的应用场景。详情请访问mynlp在线文档。
WordReview - 开源单词复习应用 提升词汇学习效率
DjangoGithubMySQLWord Review单词复习开源项目背单词
WordReview是一个开源的单词复习应用,基于Django开发。它将Excel背单词方法转化为应用形式,集成了艾宾浩斯遗忘曲线复习系统、记忆率统计和词根词缀分析等功能。通过快捷键操作,WordReview为语言学习者提供了一个高效的词汇学习平台。
rikaikun - Chrome浏览器的日语网页翻译插件
Chrome扩展Githubrikaikun开源项目日语学习翻译工具
rikaikun是一款Chrome浏览器扩展,为用户提供日语网页阅读辅助。用户只需将鼠标悬停在日语单词上,即可查看该词的读音和英语释义。此外,rikaikun还支持文本朗读、自定义弹窗位置和复制释义等功能。该扩展基于Rikaichan开发,针对Chrome浏览器进行了优化,适合日语学习者使用。
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。
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