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

nlu - 强大而简洁的自然语言处理Python库

GithubNLUPython库Spark NLP开源项目自然语言处理预训练模型

NLU是一款功能丰富的Python库，整合了1000多个预训练模型，支持100多种语言的文本挖掘任务。该库将复杂的NLP任务简化为单行代码操作，大大提高了文本分析的效率。NLU兼容多种数据格式，包括Pandas、Spark和Modin等数据框架，以及numpy数组和字符串列表。从词嵌入到情感分析、命名实体识别，NLU提供了全面的NLP功能，是自然语言处理领域的重要工具。

tesserocr - Python封装的OCR引擎简化技术集成

GithubOCRPythonTesseract APItesserocr图像识别开源项目

tesserocr是基于Tesseract OCR引擎的Python封装库，通过Cython集成Tesseract C++ API。它提供简洁的Pythonic接口，支持多线程并发，可与Pillow库配合。tesserocr简化了OCR集成，便于开发者在Python项目中实现高效文字识别。该库支持多种图像格式，提供丰富的API功能，包括文本识别、布局分析和方向检测等。tesserocr支持多种语言识别、图像预处理、文本布局分析等高级功能。它还提供了简单的命令行接口，方便快速测试和使用。该库适用于各种OCR应用场景，如文档数字化、图像文本提取和自动化数据录入等。

fairseq - 序列建模工具包，支持机器翻译与文本生成

FairseqGithubPyTorch序列建模开源项目文本生成机器翻译

Fairseq 是一个序列建模工具包，适用于机器翻译和文本生成。支持多GPU训练，提供灵活配置和扩展能力，以及多种预训练模型和参考实现。内置束搜索和抽样等算法，支持混合精度训练和参数CPU卸载，为研究人员和开发人员提供高效解决方案。

flair - 一个易用的最先进自然语言处理和文本嵌入框架，支持多语言模型应用

FlairGithubPyTorch开源项目情感分析文本嵌入自然语言处理

Flair 是一个强大的自然语言处理库，支持命名实体识别、情感分析、词性标注等多种功能，并且支持多种语言。通过简易接口，用户可以轻松使用和整合多种词和文档嵌入，基于 PyTorch 框架进行模型训练和实验。Flair 还对生物医学文本有特殊支持，并提供最新的命名实体识别模型，性能媲美甚至超过当前最优结果。用户可以在 Hugging Face 平台上访问并试用这些模型。

Introduction-NLP - 《自然语言处理入门》详细解析

GithubHanLP命名实体识别开源项目文本分类机器学习自然语言处理

本项目详细解析《自然语言处理入门》，涵盖中文分词、词性标注、命名实体识别等NLP核心技术，为初学者及爱好者提供清晰的学习路径和实用的笔记。

PyShortTextCategorization - Python短文本分类和挖掘库

GithubPython开源项目文本分类机器学习短文本挖掘自然语言处理

PyShortTextCategorization是一个专门用于短文本分类和挖掘的Python库。它集成了多种文本表示方法,如主题建模和词嵌入,支持有监督和无监督学习。该库提供文本预处理、预训练词嵌入、多种分类算法和短语相似度计算等功能,为短文本分析提供了全面的工具集。适用于Python 3.8-3.11版本,具备示例数据集、文本预处理、预训练词嵌入支持等特性。它整合了多种主题模型和神经网络分类器,并提供短语差异度量和字符级序列到序列学习等高级功能。

sae - 高效训练语言模型k稀疏自编码器的开源库

这是一个用于训练语言模型k稀疏自编码器(SAE)的开源库。它使用TopK激活函数实现激活稀疏，可扩展至大型模型和数据集，无需额外存储。该库支持加载HuggingFace Hub预训练SAE，提供命令行和编程接口，允许自定义hookpoint训练任意子模块。支持分布式训练，适用于大规模语言模型。

small-text - Small-Text：Python中的文本分类主动学习工具

GithubPythonsklearnsmall-text开源项目文本分类积极学习

Small-Text 是一个前沿的文本分类主动学习工具，支持多种查询策略、初始化策略和停止准则，用户可以灵活组合使用。工具支持 GPU 加速的 Pytorch 模型和 transformers 集成，适用于复杂文本分类任务，同时也支持 CPU 的轻量安装。科学验证的组件和详细文档使无论是试验还是实际应用，都变得更简单。要求 Python 3.7 或更高版本，支持 CUDA 10.1 或更新版本。如需了解更多，请访问其文档和安装指南。

NeMo-Curator - 提供GPU加速的大型语言模型数据集优化与管理解决方案

GPU加速GithubNeMo CuratorPython库大语言模型开源项目数据集准备

NeMo Curator 是一款专为大型语言模型（LLM）设计的开源Python库，通过结合Dask和RAPIDS等技术，实现GPU加速的数据集准备与管理。其功能包括数据下载、语言识别、文本清理、质量过滤、文档去重和个人信息保护等模块，为多种LLM任务提供快速、灵活和可扩展的解决方案，显著提升数据处理效率与模型质量。

stanza-en - 英文语言处理的高级工具集

GithubHuggingfaceNLP模型Stanza实体识别开源项目模型语法分析语言分析

Stanza提供英文语言的精准高效分析，从文本处理到句法分析与实体识别，均使用先进的NLP模型。了解更多信息，请访问其官方网站和GitHub仓库。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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