sacremoses

简洁高效的Python自然语言处理工具包和命令行界面

Sacremoses 令牌化 Python 归则化模型训练 Github 开源项目

Sacremoses是一个支持Python 3的自然语言处理工具包，提供分词、去分词、真字修复和文本规范化功能。支持命令行操作和多进程处理，让大规模文本处理变得更简单。

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介绍相关项目

TextBlob - Python自然语言处理库轻松实现文本分析

GithubNLTKPython库TextBlob开源项目文本分析自然语言处理

TextBlob是一款Python自然语言处理库，提供简洁API实现多种文本分析任务。支持词性标注、名词短语提取、情感分析和分类等功能，集成NLTK和pattern库优势。包含分词、词频统计和拼写校正等工具，适用于广泛的文本处理场景。TextBlob设计简单直观，方便各层级开发者使用。

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。

nlp-lang - 自然语言处理工具包，提供词语标准化、汉字转拼音等功能

GithubViterbi算法nlp-lang开源项目自然语言处理词语标准化词频统计

该项目封装了常用的自然语言处理工具和组件，如词语标准化、tire树结构、文本断句、html标签清理、Viterbi算法等。组件还包括汉字转拼音、简繁体转换、bloomfilter、指纹去重、SimHash相似度计算、词共现统计、内存搜索提示和WordWeight统计等。

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。

hazm - 波斯语自然语言处理的全能工具

GithubHazmNLP工具包使用指南开源项目波斯语处理特征

Hazm是一个Python库，用于处理波斯语文本的自然语言处理任务，功能包括文本标准化、分词、词形还原、词性标注和依存关系解析等。使用这些功能可以分析、处理和理解波斯语文本。Hazm还支持读取流行的波斯语语料库，并创建词和句子的嵌入向量。其易于安装和多种预训练模型的选择，大大简化了波斯语NLP任务。

mynlp - 高性能和可扩展的中文自然语言处理工具包

GithubMynlp中文NLP安装开源项目模型词典

mynlp是一个高性能且可扩展的中文自然语言处理工具包，支持通过Maven和Gradle轻松安装。用户可根据需求选择核心词典、词性标注、命名实体识别、拼音切分等模型资源，mylnp-all依赖包涵盖大部分常用资源。该项目参考了多个优秀开源项目并结合多种算法，适用于广泛的应用场景。详情请访问mynlp在线文档。

SpeechMOS - 简化语音质量评估的开源工具

GithubMOS预测PyTorchSpeechMOS开源项目语音质量评估音频处理

SpeechMOS是一款开源的语音质量评估工具，通过简单的代码即可预测主观语音得分。该项目支持多种MOS预测系统，包括UTMOS强模型，可用于评估语音自然度。SpeechMOS使用torch.hub加载模型，无需额外导入库，支持批量处理，适用于语音合成评估等多种场景。这个工具为研究人员和开发者提供了便捷的语音质量评估方法。

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。

NLP-Natural-Language-Processing - 全面的自然语言处理资源与工具库

GithubNatural Language Processing开源项目数据科学机器学习深度学习计算机视觉

提供全面的自然语言处理（NLP）资源，涵盖数据集、前沿技术、课程、书籍推荐、GitHub代码示例及流行工具。涉及数据分析、知识图谱、模型与算法、情感分析、主题建模等任务的详细资料与学习路径。了解最新NLP动态，探索自然语言处理的应用潜力。

scispacy - 科学文献处理的定制spaCy管道与模型

GithubPython 3.6scispaCyspaCy安装安装方式开源项目

scispaCy项目提供了适用于科学文献处理的定制化spaCy管道和模型，包括基于生物医学数据训练的分词器、词性标注器和实体识别模型。用户可轻松安装和使用这些工具，项目支持多种NER模型和实体链接器，适合不同任务使用，并提供详细的安装和使用指南。

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