indic_nlp_library

全面的印度语言自然语言处理Python库

Indic NLP Library 印度语言处理 Python库文本处理自然语言处理 Github 开源项目

indic_nlp_library是一个面向印度语言的Python自然语言处理库。主要功能包括文本规范化、脚本转换、分词、分句和音节划分等。该库利用印度语言在脚本和语法上的共性,为多种印度语言文本处理提供统一解决方案。此外,库中还包含丰富的语言资源和便捷的API接口,可用于各类印度语言文本分析任务。

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介绍相关项目

flair - 一个易用的最先进自然语言处理和文本嵌入框架，支持多语言模型应用

FlairGithubPyTorch开源项目情感分析文本嵌入自然语言处理

Flair 是一个强大的自然语言处理库，支持命名实体识别、情感分析、词性标注等多种功能，并且支持多种语言。通过简易接口，用户可以轻松使用和整合多种词和文档嵌入，基于 PyTorch 框架进行模型训练和实验。Flair 还对生物医学文本有特殊支持，并提供最新的命名实体识别模型，性能媲美甚至超过当前最优结果。用户可以在 Hugging Face 平台上访问并试用这些模型。

NLP-Interview-Notes - 自然语言处理面试全攻略与实战技巧

GithubNLP事件抽取信息抽取关系抽取命名实体识别开源项目

该项目汇总了自然语言处理（NLP）领域的常见面试题和详细解析，包括信息抽取、命名实体识别、关系抽取、事件抽取等方面的内容。项目内容涵盖了对隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场以及深度学习结合CRF等算法的详细分析，帮助学习者掌握算法原理和实际应用。此外，还提供了各类实战技巧和常见问题的解决方法，全面助力NLP面试准备。

hazm - 波斯语自然语言处理的全能工具

GithubHazmNLP工具包使用指南开源项目波斯语处理特征

Hazm是一个Python库，用于处理波斯语文本的自然语言处理任务，功能包括文本标准化、分词、词形还原、词性标注和依存关系解析等。使用这些功能可以分析、处理和理解波斯语文本。Hazm还支持读取流行的波斯语语料库，并创建词和句子的嵌入向量。其易于安装和多种预训练模型的选择，大大简化了波斯语NLP任务。

python-pinyin - 多功能汉字拼音转换库

GithubPythonpypinyin命令行工具多音字开源项目汉字拼音转换

python-pinyin是一个开源的汉字拼音转换库，支持多音字智能匹配和多种拼音风格。该库可用于汉字注音、排序和检索，支持简繁体、注音符号和威妥玛拼音。提供简单API和命令行工具，适用于多个Python版本。开发者可通过自定义词库提高准确性，适合各类中文拼音处理任务。

lingua-go - 准确识别文本语言的灵活工具，适用于多种自然语言处理场景

AIGithubLingua开源项目文本分类自然语言处理语言识别

Lingua-go 是一款能够准确识别文本语言的开源工具，适用范围广泛，包括长文本、单个词语和短语等。相比其他库，它在处理短文本时表现更佳，无需依赖外部API，支持75种语言，完全离线使用，适合预处理、文本分类和拼写检查等自然语言处理任务。

Wav2Vec2-large-xlsr-hindi - 针对印地语优化的开源语音识别模型

GithubHindiHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习自然语言处理语音识别

Wav2Vec2-large-xlsr-hindi是一个专为印地语优化的开源语音识别模型。该模型基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53架构，通过低资源印度语言多语言ASR挑战数据集进行微调。适用于16kHz采样的语音输入，无需额外语言模型即可直接使用。在Common Voice印地语测试集上，模型达到72.62%的词错误率。项目提供了完整的使用指南、评估方法和训练脚本，为研究人员的进一步开发和应用提供了便利。

keras-nlp - 兼容多框架的自然语言处理工具和预训练模型

GithubJAXKerasNLPPyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理

KerasNLP 是一个兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch 的自然语言处理库，提供预训练模型和低级模块。基于 Keras 3，支持 GPU 和 TPU 的微调，并可跨框架训练和序列化。设置 KERAS_BACKEND 环境变量即可切换框架，安装方便，立即体验强大 NLP 功能。

natasha - 多功能俄语自然语言处理工具，支持词嵌入、句子分割、形态标注等

GithubNLPNatashaRussian language开源项目模型优化自然语言处理

Natasha是一款用于解决俄语基础自然语言处理任务的工具，包括词标记、句子分割、词嵌入、形态标注、词形还原、短语规范化、句法解析、命名实体识别和事实提取。它在新闻领域的性能媲美或优于现有最佳模型。支持在CPU上运行，使用Numpy进行推理，注重模型体积、内存使用和性能。Natasha项目集成了多个库如Razdel、Navec、Slovnet和Yargy，提供统一的API，用户可在Python 3.7+环境中方便安装并快速上手使用。

muril-base-cased - MuRIL：适用于多种印度语言的多语言BERT模型

GithubHuggingfaceMuRIL印度语言多语言表征开源项目模型自然语言处理迁移学习

MuRIL是一种专为17种印度语言及其音译数据预训练的BERT模型。此模型利用公共数据集和新颖的训练方法，在低资源语言处理上表现优异。MuRIL在多个基准任务中超越了传统的mBERT模型，适用于印度语言的多种NLP任务，并附带预处理模块及使用指南以支持有效应用。

awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具

GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理

该项目列出了多个优秀的开源项目和应用，均与Hugging Face库集成，为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库，提升自然语言处理任务的效率和效果。

相关项目

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