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Kiwi

韩语形态素高效分析工具,支持多语言包装

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。

gruut - 多语言文本处理与IPA音素转换开源库
GithubGruutIPASSML开源项目文本清理语言处理
Gruut是一个开源的多语言文本处理库,提供分词、文本清理和IPA音素转换功能。该工具支持SSML标记处理,可自动扩展数字、日期和货币表达式,并具备命令行接口。Gruut目前支持多种语言,包括英语、法语和德语等。作为一个versatile的文本处理工具,Gruut适用于语音合成和自然语言处理等领域的开发任务。
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。
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。
KR-BERT - 高效小型韩语预训练模型
BERTGithubKR-BERT开源项目深度学习自然语言处理韩语模型
KR-BERT是首尔国立大学开发的韩语特定BERT模型,采用双向WordPiece分词技术,支持字符和子字符级处理。该模型在词汇量和参数规模上经过优化,在多项下游任务中表现出色,为韩语自然语言处理提供高效准确的解决方案。
wink-nlp-utils - 轻量级自然语言处理工具集 简化文本预处理和分析
GithubNLP停用词分词句子边界检测开源项目文本处理
wink-nlp-utils是一个轻量级自然语言处理工具集,提供36多个实用函数。支持姓名提取、语料库生成、句子分割、分词和停用词移除等功能。适用于语义搜索和文本分类等任务的预处理,为开发人员提供简洁API。该项目是wink开源家族的一员,专注于文本预处理和分析,在npm上可用,具有完整的文档和测试覆盖率。支持Node.js环境。
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。
sudachi.rs - Rust实现的高性能日语分词工具
GithubRust实现Sudachi命令行工具开源项目形态分析器日语分词
sudachi.rs项目是日语形态分析工具Sudachi的Rust版本。它能够进行多粒度分词、词形标准化和空格分词。此外,该工具支持用户自定义词典、处理未知词,并可通过命令行或API使用。sudachi.rs以高效性能和易用性为特点,适用于各种日语自然语言处理任务。
KillWxapkg - 微信小程序自动化反编译与分析工具
GithubKillWxapkg反编译安全利器开源项目微信小程序自动化工具
KillWxapkg是一个开源的微信小程序反编译工具,采用Golang开发。它能自动化完成小程序的解密、解包和工程目录还原。该工具支持代码美化输出、动态Hook调试,以及重新打包功能。KillWxapkg兼容多个微信版本,可在微信开发者工具中运行,为小程序安全分析提供了全面的技术支持。
pycantonese - 适用于粤语NLP的Python库
GithubPyCantonese开源项目粤语语言学自然语言处理词性标注语料库
PyCantonese是一个专为粤语语言学和自然语言处理设计的Python库,具有语料库访问、粤拼转换、文本解析、分词和词性标注等功能。项目提供详细文档和快速入门,支持通过PyPI安装,并有活跃的社区持续优化。
yake - 无监督自动关键词提取的轻量级工具
GithubYAKE关键词提取多语言支持开源项目无监督学习自然语言处理
YAKE是一款轻量级的无监督自动关键词提取工具,基于单个文档的文本统计特征选择关键词。它无需训练数据集、词典或外部语料库,适用于不同规模、语言和领域的文本。在多个数据集上,YAKE相比其他无监督方法和监督方法都表现出优势。除Python包外,YAKE还提供在线演示、API和移动应用等使用方式。
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