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MiNLP

迈向智能文本解析的先进中文自然语言处理平台

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。

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。
MiniLMv2-L6-H384-distilled-from-BERT-Large - 微软开发的轻量压缩型自然语言处理模型
GithubHuggingfaceMicrosoftMiniLMv2人工智能开源项目模型深度学习自然语言处理
MiniLMv2-L6-H384-distilled-from-BERT-Large是微软开发的轻量级自然语言处理模型,通过知识蒸馏技术从BERT-Large模型压缩而来。该模型在保持性能的同时,显著降低了模型体积和计算资源需求,适合在资源受限场景下部署使用。
Pytorch-NLU - 轻量级NLP工具包 支持文本分类和序列标注
GithubPytorch-NLU序列标注开源项目文本分类自然语言处理预训练模型
Pytorch-NLU是一个轻量级自然语言处理工具包,专注于文本分类、序列标注和文本摘要任务。该工具包支持BERT、ERNIE等多种预训练模型,提供多种损失函数,具有依赖少、代码简洁、注释详细、配置灵活等特点。Pytorch-NLU包含丰富的数据集,使用方式简单,可快速应用于实际NLP项目中。
Sudachi - 高性能日语形态素分析器 支持多级分词和丰富词典
GithubSudachi分词模式开源项目形态素分析插件系统日语分词
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。
SenseVoice - 高效、多语种语音识别与情绪识别技术平台
GithubSenseVoice多语言语音识别开源项目情绪识别推理效率热门音频事件检测
SenseVoice是一款支持多语言的语音解析模型,整合了自动语音识别、语种识别、情绪识别及音频事件检测功能。该项目采用非自回归端到端框架,可在超过50种语言上提供精准的语音识别服务,大幅降低了推理延迟,提供方便的微调脚本和多语种细粒度情绪分析,支持多种客户端语言和服务部署,适用于多种商业场景。
Tokenizer - 跨平台BPE编码实现
C#GithubOpenAITokenizationTokenizerTypescript开源项目
该项目提供了TypeScript和C#版的字节对编码(BPE)tokenizer,主要用于OpenAI LLMs,并基于开源的Rust实现。适用于Node.js和.NET环境,在传递提示词给LLM前进行tokenization处理。建议C#用户从Microsoft.DeepDev.TokenizerLib迁移至性能更优的Microsoft.ML.Tokenizers。欢迎开发者贡献代码和意见。
all-MiniLM-L6-v2 - 轻量级句子嵌入模型助力Web环境文本分析
GithubHuggingfaceONNX权重Transformers.js句向量嵌入计算开源项目模型特征提取
all-MiniLM-L6-v2是一款基于Transformers.js的轻量级句子嵌入模型。它使用ONNX权重,与Transformers.js完全兼容,适用于Web环境的文本分析。开发者可通过简洁的JavaScript代码创建特征提取管道,快速生成多个句子的标准化嵌入向量。该模型为自然语言处理提供了高效解决方案,尤其适合需要在浏览器中进行文本分析的应用场景。
nlu - 强大而简洁的自然语言处理Python库
GithubNLUPython库Spark NLP开源项目自然语言处理预训练模型
NLU是一款功能丰富的Python库,整合了1000多个预训练模型,支持100多种语言的文本挖掘任务。该库将复杂的NLP任务简化为单行代码操作,大大提高了文本分析的效率。NLU兼容多种数据格式,包括Pandas、Spark和Modin等数据框架,以及numpy数组和字符串列表。从词嵌入到情感分析、命名实体识别,NLU提供了全面的NLP功能,是自然语言处理领域的重要工具。
Synonyms - 中文近义词自然语言处理工具包
GithubSynonyms中文近义词分词开源项目相似度计算自然语言处理
Synonyms是一个开源的中文近义词工具包,用于自然语言处理任务。它支持文本对齐、相似度计算、语义偏移和关键词提取等功能。该工具包基于大规模词向量模型,覆盖43万余词汇,适用于聊天机器人、问答系统、推荐系统等场景。Synonyms提供词语和句子相似度计算API,可用于多种NLP应用。
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