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sentencepiece

无监督神经网络文本分词与去分词工具

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。

bytepiece - 创新高效的字节级Unigram分词工具
BytePieceGithubPythonUnigram分词器压缩率开源项目
BytePiece是一款基于字节的Unigram分词工具,采用创新训练算法实现高压缩率。该工具直接处理UTF-8字节,无需预处理,确保语言无关性。相比SentencePiece,BytePiece具有更高效的随机分词算法,支持多进程训练加速,并采用纯Python实现,便于二次开发。这一工具为自然语言处理提供了纯粹、易扩展的分词方案。
subword-nmt - 神经机器翻译子词分割预处理工具
BPEGithub分词开源项目机器翻译神经网络自然语言处理
subword-nmt是一个文本子词分割预处理工具,主要应用于神经机器翻译领域。它实现了字节对编码(BPE)等算法,具备多语言联合学习、词汇过滤和BPE dropout等功能。该工具支持pip安装,提供命令行接口,适用于各类NMT任务,可有效处理罕见词。
bpemb - 基于BPE技术的多语言预训练子词嵌入,用于自然语言处理
BPEmbByte-Pair EncodingGithub子词嵌入开源项目神经网络自然语言处理
BPEmb使用Byte-Pair Encoding (BPE)技术,为275种语言提供训练好的子词嵌入,训练数据来自Wikipedia。该项目为神经网络在自然语言处理任务中提供输入。用户可以通过pip安装BPEmb,并自动下载所需的嵌入和SentencePiece模型。BPEmb支持子词分段和预训练子词嵌入,适用于多种语言处理任务,具有多种词汇表大小选择,以满足不同应用需求。
sentence-transformers - 多语言文本和图像嵌入向量生成框架
GithubSentence Transformers向量表示开源项目深度学习自然语言处理预训练模型
sentence-transformers是一个基于transformer网络的框架,用于生成句子、段落和图像的向量表示。该项目提供了多语言预训练模型,支持自定义训练,适用于语义搜索、相似度计算、聚类等场景。这个开源工具在自然语言处理和计算机视觉任务中表现出色,为研究人员和开发者提供了便捷的嵌入向量生成方案。
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。
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。
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。
gse - 多语言高效NLP和文本分词工具
GithubGo语言NLPgse分词算法多语言支持开源项目
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。
tiktoken - 为OpenAI模型优化的高性能BPE分词器
BPEGithubOpenAItiktoken分词器开源项目性能优化
tiktoken是一款为OpenAI模型优化的BPE分词器。该工具提供快速的文本编码和解码功能,支持多种编码方式,易于集成到Python项目中。相较于其他开源分词器,tiktoken的性能提升了3-6倍。除了标准功能外,tiktoken还包含教育性子模块,有助于理解BPE算法原理。此外,该工具支持自定义扩展,可满足特定应用需求。
tiktoken-go - BPE分词工具,兼容多种OpenAI模型
BPE词典GithubOpenAItiktoken-go开源项目模型编码
tiktoken-go是一个高效的BPE分词器,适用于OpenAI的多种模型。作为原版tiktoken在Go语言中的实现,它提供了与原库一致的缓存机制和多种加载选项,包括离线加载器,便于快速使用和自定义实现。项目包含详细的使用示例,涵盖各种编码和模型,以及性能测试结果,展示了其出色的性能表现。
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