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sentencepiece

无监督神经网络文本分词与去分词工具

SentencePiece分词子词单元自然语言处理机器翻译Github开源项目

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。

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介绍相关项目
CEPE - 并行编码框架助力语言模型处理长文本
CEPEGithubLLaMA上下文扩展并行编码开源项目长文本语言建模
CEPE是一个扩展语言模型上下文窗口的开源框架,采用并行编码方法处理长文本输入。该项目提供数据预处理、模型训练和基线评估的完整代码,并发布了可通过Hugging Face使用的预训练模型。CEPE在语言建模和开放域问答等任务中表现优异,为处理长文本提供了高效解决方案。
base1 - 基于LTP实现的高效中文自然语言处理任务
GithubHuggingfaceLTP分词开源项目感知机算法模型深度学习模型自然语言处理
LTP是一款中文自然语言处理工具，支持分词、词性标注和命名实体识别等任务。在Huggingface Hub上提供快速访问，并支持深度学习和感知机算法模型。用户可根据需求选择合适的模型，以满足不同应用场景的效率和精度要求。新的Pipeline API提升了推理速度和易用性，为研究和开发人员提供了多样化的应用支持。
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。
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。
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。
open-text-embeddings - 使用多源模型的OpenAI API兼容文本向量生成工具
GithubLangChainOpenAI APIembeddingsopen-text-embeddingssentence-transformers开源项目
该项目创建了与OpenAI API兼容的文本向量生成端点，支持多种开源句子转换模型，包括BAAI/bge-large-en、intfloat/e5-large-v2、sentence-transformers等。提供详细的本地和云端部署指南，方便用户在多种环境下运行服务器，实现高效查询与存储。用户也可通过Colab在线测试，体验开源文本向量生成的便捷性。
e5-small - 高效轻量的句子相似度计算模型
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers开源项目性能评估数据集机器学习模型
e5-small是一个轻量级神经网络模型，专注于句子相似度计算。该模型在文本分类、检索和聚类等多项基准测试中表现优异。支持多语言处理，适用于需要高效文本嵌入的场景。其轻量设计在保持性能的同时减少计算资源消耗，适合各类文本相似度应用。
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。
sentence-transformers-multilingual-e5-small - 多语言句子相似性和分类模型，覆盖多种语言选择
AmazonReviewsGithubHuggingfacemultilingual-e5-small分类句子相似性多语言开源项目模型
该项目提供多语言句子相似性和分类功能，适用范围广泛。采用MIT许可证，通过英语、德语、法语、西班牙语和中文等语言实现较高的精准度。通过Amazon反事实分类和情感极性任务表现出色，涵盖丰富的数据集和评估任务，如重排序和语义文本相似等，有效支持文本分类及自动化分析。
zett - 突破语言模型与分词器的兼容性限制
GithubZero-Shot Tokenizer Transfer分词器开源项目模型迁移语言模型超网络
ZeTT是一个创新的开源项目，旨在解决语言模型与分词器之间的兼容性问题。该项目通过零样本分词器迁移技术，使任何语言模型能够与任意分词器协同工作，几乎不需要额外训练。ZeTT提供多个预训练超网络，支持26种语言和代码处理。用户可以轻松将现有模型适配新的分词器，提升模型的通用性。此外，ZeTT还支持训练自定义超网络和迁移微调模型等高级功能，为自然语言处理研究提供新的可能性。
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