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gse

多语言高效NLP和文本分词工具

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。

open-parse - 高效复杂文档解析和语义分析库
AI应用GithubMarkdown支持Open Parse开源项目文档解析语义处理
Open Parse是一个开源的文档解析库,专注于处理复杂文档结构。它采用视觉分析方法识别文档布局,实现精确分块。该工具支持Markdown语法,具备高精度表格解析能力,并允许用户自定义后处理步骤。Open Parse集成了语义处理功能,能够模拟人类的文档分割方式,为RAG系统和AI应用提供了强大的文档处理基础。
gptme - 终端AI助手 本地化代码执行与开发辅助工具
GithubLLM助手gptme代码执行命令行界面开源项目
gptme是一个终端AI助手项目,为开发者提供本地化的代码执行和辅助功能。该工具支持多种LLM模型,允许用户在终端中进行交互式对话,执行shell命令、运行代码和操作文件。作为ChatGPT代码解释器的本地替代方案,gptme克服了软件限制、网络访问、超时和隐私问题,为开发和终端工作提供实用的智能支持。
CoreNLP - 多语言支持的Java自然语言处理工具集
GithubJavaStanford CoreNLP分析工具开源项目模型自然语言处理
Stanford CoreNLP 是用 Java 编写的自然语言处理工具集。它处理文本输入,提供词形还原、词性标注、实体识别、日期和数量标准化等功能。支持包括英语、阿拉伯语、中文、法语、德语等多种语言。该工具集集成度高,仅需两行代码即可运行所有工具,广泛应用于学术界、工业界和政府部门。
gosseract - Go语言OCR解决方案 利用Tesseract C++库
GithubGo语言OCRTesseractgosseract图像识别开源项目
gosseract是一个Go语言OCR包,利用Tesseract C++库实现光学字符识别。它支持多种图像格式,提供简单API和丰富配置选项。项目包含一个可快速部署的OCR服务器应用,适用于文档数字化、图像文本提取等场景。gosseract支持多语言识别,可轻松集成到各类Go项目中。
spago - Go语言编写的轻量级深度学习和自然语言处理库
GithubGoSpago开源项目机器学习深度学习自然语言处理
Spago是一个用纯Go语言编写的机器学习库,支持自动微分、前馈层、循环层和注意力层等架构,适用于深度学习和自然语言处理。它旨在减少对生产环境中Python的依赖,通过独立的可执行文件简化部署,已在多个项目中成功应用。特别适合需要纯Go实现NLP功能的开发者。
SeaGOAT - 本地代码搜索引擎,支持多种编程语言的语义搜索
GithubPythonSeaGOAT代码搜索引擎向量嵌入开源项目本地搜索
SeaGOAT是一款本地代码搜索工具,通过向量嵌入技术实现语义搜索,支持多种编程语言。无需第三方API,确保数据安全,兼容Linux、macOS和Windows系统。用户可通过简单命令启动服务,进行自然语言或正则表达式查询,并支持YAML文件进行配置。
ngram - N元语言模型实践:机器学习基础与自然语言处理入门
Githubn-gramtokenization开源项目机器学习自回归语言模型
ngram项目是一个构建N元语言模型的开源工具,通过实践演示机器学习和自然语言处理的基础概念。项目使用32,032个名字作为数据集,实现字符级语言模型,涵盖训练、评估、数据分割等核心环节。提供Python和C语言双版本实现,便于深入理解N元模型原理及性能比较。适合入门者学习自回归语言建模和机器学习基础知识。
sparsegpt - 开源项目实现大型语言模型高效压缩
GithubSparseGPT开源项目模型压缩神经网络剪枝稀疏化语言模型
SparseGPT是一个致力于大型语言模型压缩的开源项目。它提供了一套工具,可在单次操作中对OPT、BLOOM和LLaMA等大规模语言模型进行精确剪枝。该项目支持非结构化、n:m结构化和稀疏量化压缩方法,并包含在WikiText2、PTB和C4子集上评估模型性能的脚本。SparseGPT能有效缩减模型规模的同时保持准确性,为研究人员和开发者提供了探索语言模型压缩的实用工具。
rasa_nlu_gq - 高级中文自然语言理解工具的功能与扩展
GithubRasa NLUtensorflow实体识别开源项目模型自然语言理解
rasa_nlu_gq是基于最新版本Rasa的改进版,对原有组件进行了优化和扩展。新特性包括双向LSTM和膨胀卷积模型的实体识别、jieba词性标注、实体反向修改意图、BERT模型的词向量特征提取,以及CPU和GPU资源配置优化。此项目还引入了TensorFlow API用于意图分类。详细安装说明及实例请参阅相关链接。
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。
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