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gse

多语言高效NLP和文本分词工具

gse多语言支持分词算法NLPGo语言Github开源项目

Gse是一款支持多种分词模式及多语言（包括英文、中文、日文等）的高效NLP和文本分词工具。它采用双数组Trie和动态规划等算法，并通过ElasticSearch和Bleve集成，提供强大的文本处理能力。项目内还支持TensorFlow的NLP和命名实体识别（NER）功能，支持用户自定义词典和词性标注。作为一个开源项目，Gse在简体中文、传统中文和其他语言的文本处理上有优异表现。

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介绍相关项目
tokenizer - Go语言实现的自然语言处理分词库
GithubGo语言NLPTokenizer分词开源项目预训练模型
Tokenizer是一个纯Go语言实现的自然语言处理分词库，支持Word level、Wordpiece和BPE等多种分词模型。该项目可用于训练新模型或微调现有模型，并兼容HuggingFace预训练模型。Tokenizer为Go开发者提供了构建NLP应用所需的工具，助力高效生产级软件开发。
jcseg - 轻量级中文分词和关键字提取工具，支持多种语言
GithubJcsegJettymmseg算法中文分词关键字提取开源项目
Jcseg是一款基于mmseg算法的中文分词器，具备关键字、短语、句子提取及文章自动摘要功能，支持Lucene、Solr、Elasticsearch分词接口。其内置Jetty高性能Web服务器，提供多种分词模式、自定义词库、同义词匹配和拼音追加，适合多种语言客户端调用。
ansj_seg - 精准高效的中文分词工具
AnsjCRFGithubHMM中文分词开源项目自然语言处理
Ansj中文分词是一个基于n-Gram、CRF和HMM的Java实现，具有每秒约200万字的高效分词能力，准确率超过96%。其功能包括中文分词、姓名识别、自定义词典、关键字提取、自动摘要和关键词标记，适用于对分词效果要求高的自然语言处理项目。
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。
gpt3-tokenizer - 支持GPT-3和Codex的高性能TypeScript分词库
GPT3 TokenizerGithubOpenAITypeScriptcodexgpt3开源项目
GPT-3 Tokenizer是一款适用于NodeJS和浏览器环境的TypeScript分词库，提供GPT-3和Codex分词支持。确保分词效果与OpenAI Playground一致，利用Map API提高性能，并支持简洁的编码与解码功能。
kss - 韩语字符串处理工具包，支持自然语言处理和数据分析
GithubKssPython开源项目数据分析数据预处理自然语言处理
Kss提供多种韩语字符串处理功能，适用于自然语言处理、数据预处理和数据分析等领域。工具设计简洁易用，支持分词、关键词提取、拼音转换等模块，用户可通过简单代码调用实现复杂字符串操作。Python、Java等多种编程语言兼容性强，并支持良好的向后兼容。
geesefs - Go语言实现的高性能S3文件系统
GeeseFSGithubPOSIX兼容S3文件系统并行处理开源项目高性能
GeeseFS是一款Go语言开发的S3文件系统，可将S3存储桶挂载为本地文件系统。它通过并行和异步处理提高了小文件和元数据操作性能。支持Yandex、Amazon等多种S3兼容存储，具备并行预读、多部分上传等性能优化特性。GeeseFS通过了大部分适用的xfstests测试，展现出良好的稳定性和POSIX兼容性。
sentencepiece - 无监督神经网络文本分词与去分词工具
GithubSentencePiece分词子词单元开源项目机器翻译自然语言处理
SentencePiece是一种用于神经网络文本生成系统的无监督分词工具。它支持多种子词算法,如BPE和unigram语言模型,可直接从原始文本训练。这个工具具有语言无关性,实现了子词正则化,运行速度快,占用资源少。SentencePiece能直接生成词汇ID序列,执行NFKC标准化,是一个完全端到端的系统,无需依赖特定语言的预处理或后处理。
wink-nlp - 高性能和高精度的JavaScript自然语言处理库
GithubJavaScriptwinkNLP开源项目文本分析自然语言处理高性能
这个JavaScript自然语言处理库优化了性能和精度，可显著提升NLP应用开发效率。它支持单词嵌入，代码无外部依赖，体积仅约10KB，并有近100%的测试覆盖率。主要功能包括多语言分词、句子边界检测、情感分析、词性标注和命名实体识别，适用于Node.js、浏览器和Deno环境。
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。
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