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vaporetto

基于点预测的高效日语分词工具

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。

nagisa - 日本语分词和词性标注的简单易用工具
GithubNagisaPython开源项目日语分词神经网络词性标注
Nagisa是一个用于日语分词和词性标注的Python模块,基于递归神经网络,提供字符级和单词级的分词模型及标签词典的词性标注模型。工具设计简单易用,支持多种Python版本,兼容Linux、macOS和Windows系统。通过pip命令即可安装,项目详细文档和资源链接可在官方页面找到。
kagome - 纯Go实现的开源日语形态素分析工具 支持多种词典和分词模式
GithubGo语言Kagome分词开源开源项目日语形态素分析器
Kagome是一个用Go语言开发的开源日语形态素分析工具。它支持将MeCab-IPADIC和UniDic等多种词典嵌入二进制文件,并提供普通、搜索和扩展三种分词模式。Kagome可通过命令行、服务器或WebAssembly方式使用,具有性能高、易于集成和跨平台等特点,适用于各种日语文本处理任务。
tiktoken-rs - OpenAI模型专用的Rust分词和计数库
GPTGithubOpenAIRusttiktoken-rstokenizer开源项目
tiktoken-rs是一个Rust实现的文本分词库,特别为OpenAI的GPT和其他相关模型设计,具备分词和计数的功能。支持多种OpenAI编码格式如GPT-3和GPT-4,用户可以通过Cargo轻松安装并使用,并在开源库中找到完整的示例。适用于需要高效、准确文本处理的开发者。
voy - Rust实现的WebAssembly向量相似搜索引擎
GithubRustVoyWebAssembly向量相似度搜索嵌入索引开源项目
Voy是一款轻量级WebAssembly向量相似搜索引擎,基于Rust开发。它采用k-d树索引技术,提供高效的搜索性能。Voy支持树摇优化,可生成便携式嵌入索引,适合在全球CDN边缘服务器部署。该项目正处于活跃开发阶段,未来将增加内置文本转换等新特性。
kotoba-whisper-v2.1 - 日语语音识别模型优化版:提升精度和功能
GithubHugging FaceHuggingfaceKotoba-Whisper开源项目日语模型自然语言处理语音识别
Kotoba-Whisper-v2.1是一款基于Whisper的日语语音识别模型。该模型通过集成额外的后处理功能,如添加标点符号,提高了识别准确度。在多个日语语音数据集上,其表现超越了原版Whisper模型。模型支持使用Transformers库进行推理,并可选用Flash Attention 2等技术优化性能。
AiR - 基于Rust的高效AI应用,提供精准翻译与文本重写
AiRGithubRust开源项目文本重写翻译跨平台
AiR是一个基于Rust构建的AI应用,提供高效的翻译和文本重写功能。其主要目的是提高生产力,特别适合非母语使用者,自动修正并优化语言,使其更自然。目前支持macOS和Windows,提供暗黑/亮色主题。更多功能如代码重构、OCR和TTS即将推出。
bert-large-japanese-v2 - 更高效的日语文本处理BERT模型
BERTGithubHuggingface云TPU开源项目整个单词遮盖日本语模型词级标记
结合Unidic 2.1.2词典和WordPiece算法进行词汇标记的BERT模型,通过在CC-100和Jawiki语料库上的训练,提升日语文本处理的效率,适用于多种自然语言处理任务。
konoha - 多功能日语分词器集成工具
APIGithubKonohaPython库开源项目日语分词器自然语言处理
Konoha是一个集成多种日语分词器的Python库,支持MeCab、KyTea、Janome等主流工具。它提供统一接口,便于切换不同分词器,还包含基于规则的分词器和句子分割器。Konoha支持远程文件和云存储,适用于各种日语自然语言处理任务。
deberta-v2-base-japanese-char-wwm - 日语DeBERTa V2模型实现字符级遮蔽与预训练
DeBERTa V2GithubHuggingfacetransformers字符级别开源项目日本語模型自然语言处理
该项目介绍了日语DeBERTa V2 base模型,该模型在日语Wikipedia、CC-100和OSCAR数据集上进行字符级分词和整体词遮蔽的预训练,可用于掩码语言建模及下游任务微调,采用了22,012个字符级子词的sentencepiece分词模型,通过transformers库进行训练。
fugashi - 日语分词和形态分析的Cython高效解决方案
GithubMeCabUniDicfugashi开源项目日本分词自然语言处理
fugashi是一个基于MeCab的Cython包装器,为Python用户提供高效的日语分词和形态分析功能。它支持Linux、OSX和Windows平台,并推荐使用易于安装的UniDic词典。用户可以通过pip轻松安装fugashi及其词典,实现高效的日语文本处理。除了标准词典,fugashi还支持自定义词典,同时为研究人员提供引用支持,满足不同用户需求。
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