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vaporetto

基于点预测的高效日语分词工具

Vaporetto分词器Rust模型训练标签预测Github开源项目

Vaporetto是一款基于点预测的日语分词工具,具有高速和轻量级的特点。它提供Rust API和命令行界面,支持使用预训练模型、转换KyTea模型或自定义训练。Vaporetto的分词速度比KyTea快8.7倍,性能卓越。此外,它还具备词性和发音标注功能,并允许通过词典编辑优化分词结果。作为一个高效可靠的解决方案,Vaporetto适用于各种日语自然语言处理任务。

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介绍相关项目
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。
vibrato - Viterbi算法驱动的高效分词器
GithubMeCabRustVibratotokenization开源项目形态素分析
Vibrato是利用Viterbi算法的高效分词器，用Rust重写并优化了MeCab分词器，显著提高分词性能。它支持与MeCab兼容的输出，并允许从自己的数据训练分词参数。Vibrato擅长处理大规模矩阵数据，加快分词速度。项目提供了Python接口和WebAssembly演示，兼顾多种应用场景。详见项目文档，可通过Slack社区进行讨论。支持Apache 2.0和MIT双许可。
jieba-rs - 使用 Rust 实现的中文分词库
GithubRustjieba-rs中文分词库开源项目性能优化
jieba-rs 是一个用 Rust 编写的中文分词库，提供快速和准确的分词功能。使用方法简单，通过添加到 Cargo.toml 即可使用。支持 TF-IDF 和 TextRank 关键字提取等功能，性能优异，比 cppjieba 快 33%。适用于多种开发环境，包括 NodeJS、PHP、Python 和 WebAssembly。
tokenizers - 文本分词处理工具
GithubTokenizers多语言绑定开源项目性能文本处理调优
tokenizers是一个高效的分词工具，旨在提供快速且多功能的文本处理解决方案。它可以迅速训练新的词汇库并进行分词，使用Rust语言编写以确保高性能。其接口设计简洁易用，适用于研究与生产，全面支持各种文本预处理需求。
text-splitter - Rust实现的文本分割库 支持多种格式和分词方式
GithubRusttext-splitter分块开源项目文本处理语言模型
text-splitter是一个Rust实现的文本分割库，可将长文本智能分割为较小的语义块。它支持基于字符数、多种分词器和语义边界的分割方法，适用于纯文本、Markdown和代码等格式。该库在保持语义完整性的同时优化块大小，有助于解决大型语言模型的上下文限制问题。text-splitter提供简单的API和多种自定义选项，适用于各种NLP和文本处理任务。
rust-tokenizers - Rust实现的高性能自然语言处理分词器
Githubrust-tokenizers分词器开源项目性能优化自然语言处理语言模型
rust-tokenizers是一个为现代自然语言处理模型设计的分词器库。该项目支持WordPiece、BPE和Unigram等分词算法，适用于BERT、GPT、RoBERTa等Transformer架构。库提供单线程和多线程处理，并具有Python接口，可用于各类NLP项目的文本预处理。
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。
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。
rust-bert - 基于Rust语言开发的高效自然语言处理库
Githubrust-bert开源项目情感分析机器翻译自然语言处理问答系统
rust-bert是基于Rust语言开发的高效自然语言处理库，支持问答、命名实体识别、翻译和摘要生成等多种任务。此库支持多线程分词和GPU推断，具备丰富的API，便于开发者和研究人员快速部署使用多种预训练模型。
wtpsplit - 多语言文本分割工具 支持85种语言的高效句子和段落分割
GithubSaT多语言开源项目文本分割深度学习自然语言处理
wtpsplit是一个开源的文本分割工具，实现了最新的SaT模型。它支持85种语言的句子和段落分割，具有高效、稳健的特点。该工具通过LoRA技术可适应特定领域和风格，提供多种模型大小以满足不同应用需求。wtpsplit在保持高性能的同时，还具有较低的计算成本，适用于从通用句子分割到特定领域文本处理的各种场景。
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