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jtokkit

专为OpenAI模型设计的Java分词库，提供便捷的API，支持多种编码和解码算法

JTokkitJavaOpenAItokenizer自然语言处理Github开源项目

JTokkit是一个专为OpenAI模型设计的Java分词库，提供便捷的API，支持多种编码和解码算法如r50k_base和cl100k_base。该库无依赖，兼容Java 8及以上版本，并具备高效性能。用户可以通过Maven或Gradle轻松安装，并支持自定义编码算法。使用JTokkit，开发者能够轻松进行自然语言处理任务中的文本分词和令牌计算。

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介绍相关项目
chatgpt-java - ChatGPT Java API：轻松集成AI对话能力
APIChatGPTGithubJavaOpenAISDK开源项目
chatgpt-java是一个面向Java开发者的ChatGPT API集成库。该项目支持GPT 3.5和4.0模型，实现了流式对话、上下文管理和函数调用等功能。此外，它还提供多KEY轮询和代理设置，方便开发者构建AI对话应用。项目包含详细文档和示例代码，简化了ChatGPT API的集成过程。
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。
openai-kotlin - OpenAI API Kotlin客户端，多平台支持与协程集成
GithubGradleKotlinKtorMavenOpenAI API开源项目
OpenAI API Kotlin客户端提供多平台支持和协程功能，开发者可在Kotlin项目中无缝集成OpenAI API。该库简化了API访问流程，支持模型、聊天、图像、嵌入和文件等功能。通过Gradle或Maven轻松配置依赖，快速上手。库中包含示例应用和详细指南，帮助用户理解和应用OpenAI功能。
tock - 开源AI平台，兼容多种自然语言处理工具并支持多渠道集成
AI平台GithubTock开源项目聊天机器人自然语言处理集成
Tock是一个开源对话式AI平台，支持OpenNLP、Stanford、Rasa等自然语言处理工具，并提供Tock Studio界面用于故事构建和分析。平台支持Kotlin、Nodejs、Python和REST API的对话DSL，内置Messenger、WhatsApp、Google Assistant、Alexa、Twitter等多渠道连接器，并提供React和Flutter的Web/移动端集成工具包。支持云端和本地Docker部署。访问doc.tock.ai获取更多信息和案例演示。
Jlama - 面向Java应用的大型语言模型推理引擎
GithubJavaJlamaLLM推理开源项目模型支持量化模型
Jlama是一款面向Java应用的大型语言模型推理引擎，提供对GPT-2、BERT等模型的支持，集成多种分词器。其功能包括闪电注意力、专家混合，同时支持多种数据类型处理。Jlama借助最新Vector API加速推理，可实现分布式处理，适合集成LLM推理的开发者使用。
tika - 多功能文档解析和信息提取工具包
Apache TikaGithubJava工具包元数据提取开源项目文本内容提取
Apache Tika是一款开源的文档解析和信息提取工具包，支持多种文件格式。它能够检测文件类型，提取元数据和结构化文本内容，并提供统一的API接口。Tika基于Java 11开发，采用Maven构建系统，提供独立应用程序和可集成的jar包。该项目由Apache软件基金会维护，具有活跃的社区支持和持续的更新。Apache Tika广泛应用于内容管理系统、搜索引擎和数据分析领域，能够显著提高文档处理效率和信息提取准确性。
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。
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。
TTS - 多语言支持和低延迟的先进文本到语音转换技术
Coqui.aiGithubTTS多语言开源项目深度学习语音合成
🐸TTS库提供多达16种语言的高级文本到语音转换模型，支持低于200毫秒的流媒体延迟。它包含丰富的工具用于模型训练和微调，并且拥有超过1100种预训练模型，适用于多语言和多说话人TTS任务。此外，该库还支持高效的语料库分析和管理，为语音合成提供全面支持。
vaporetto - 基于点预测的高效日语分词工具
GithubRustVaporetto分词器开源项目标签预测模型训练
Vaporetto是一款基于点预测的日语分词工具,具有高速和轻量级的特点。它提供Rust API和命令行界面,支持使用预训练模型、转换KyTea模型或自定义训练。Vaporetto的分词速度比KyTea快8.7倍,性能卓越。此外,它还具备词性和发音标注功能,并允许通过词典编辑优化分词结果。作为一个高效可靠的解决方案,Vaporetto适用于各种日语自然语言处理任务。
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