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tokenizers

文本分词处理工具

tokenizers是一个高效的分词工具,旨在提供快速且多功能的文本处理解决方案。它可以迅速训练新的词汇库并进行分词,使用Rust语言编写以确保高性能。其接口设计简洁易用,适用于研究与生产,全面支持各种文本预处理需求。

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。
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。
tiktoken-rs - OpenAI模型专用的Rust分词和计数库
GPTGithubOpenAIRusttiktoken-rstokenizer开源项目
tiktoken-rs是一个Rust实现的文本分词库,特别为OpenAI的GPT和其他相关模型设计,具备分词和计数的功能。支持多种OpenAI编码格式如GPT-3和GPT-4,用户可以通过Cargo轻松安装并使用,并在开源库中找到完整的示例。适用于需要高效、准确文本处理的开发者。
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。
Tokenizer - 跨平台BPE编码实现
C#GithubOpenAITokenizationTokenizerTypescript开源项目
该项目提供了TypeScript和C#版的字节对编码(BPE)tokenizer,主要用于OpenAI LLMs,并基于开源的Rust实现。适用于Node.js和.NET环境,在传递提示词给LLM前进行tokenization处理。建议C#用户从Microsoft.DeepDev.TokenizerLib迁移至性能更优的Microsoft.ML.Tokenizers。欢迎开发者贡献代码和意见。
gpt3-tokenizer - 支持GPT-3和Codex的高性能TypeScript分词库
GPT3 TokenizerGithubOpenAITypeScriptcodexgpt3开源项目
GPT-3 Tokenizer是一款适用于NodeJS和浏览器环境的TypeScript分词库,提供GPT-3和Codex分词支持。确保分词效果与OpenAI Playground一致,利用Map API提高性能,并支持简洁的编码与解码功能。
jieba-rs - 使用 Rust 实现的中文分词库
GithubRustjieba-rs中文分词开源项目性能优化
jieba-rs 是一个用 Rust 编写的中文分词库,提供快速和准确的分词功能。使用方法简单,通过添加到 Cargo.toml 即可使用。支持 TF-IDF 和 TextRank 关键字提取等功能,性能优异,比 cppjieba 快 33%。适用于多种开发环境,包括 NodeJS、PHP、Python 和 WebAssembly。
tiny-llama-fast-tokenizer - 测试用途的轻量级语言模型分词器
GithubHuggingface开源项目权重初始化模型模型测试模型评估测试目的随机权重
tiny-llama-fast-tokenizer是一个专为测试目的设计的轻量级语言模型分词器。该项目使用随机权重,主要用于快速验证分词过程。它不适用于实际生产环境,但对于开发者进行初步测试和评估非常有用。这个工具为开发者提供了一个简单的方式来验证和测试分词过程,特别适合在开发初期快速进行概念验证。
SpeechTokenizer - 将语音标记化统一的开源工具
GithubRVQSpeechTokenizer开源项目语音信息处理语音标记器语音语言模型
SpeechTokenizer 是一个开源的语音标记化工具,采用编码器-解码器架构和残差向量量化技术,统一了语义和声学标记。该项目能够分层分离语音信息的不同方面,为语音语言模型提供更精确的输入。它提供了在 LibriSpeech 和 Common Voice 数据集上训练的模型,支持 16kHz 单声道语音处理。项目开源了训练代码和预训练模型,可用于语音处理研究和应用开发。
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。
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