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pynini

Python语法规则编译与优化工具

Pynini是一个Python扩展模块,用于编译、优化和应用语法规则。它可将规则编译为加权有限状态转换器、下推转换器或多下推转换器,并使用OpenFst有限状态转换器和FST归档作为输入输出。Pynini为自然语言处理提供了高效工具,支持Python 3.8-3.13版本,在Apache许可下开源。

nnmnkwii - 用于快速构建语音合成系统的简易库
GithubMerlinPyTorchPython库nnmnkwii开源项目语音合成
nnmnkwii是一款专为快速构建语音合成系统而设计的库,支持原型设计。该库可通过PyPI安装,并提供稳定版和开发版文档。依赖于PyTorch实现自动求导功能,设计灵感源于Merlin和Librosa,功能强大且灵活。
spacy-stanza - 多语言自然语言处理工具,结合SpaCy和Stanza的强大功能
GithubStanzaspaCy处理管线开源项目模型自然语言处理
spacy-stanza 是一个包装 Stanza 库的软件,使得在 SpaCy 管道中使用斯坦福模型变得更加容易。其功能包括多语言词性标注、形态分析、词干提取和依存解析,支持68种语言,还为部分语言提供命名实体识别功能。用户可以通过下载预训练的 Stanza 模型,通过 spacy_stanza.load_pipeline() 加载并处理文本。这个工具还允许添加自定义组件,结合 SpaCy 的词汇属性、规则匹配和可视化功能,提供了强大的自然语言处理解决方案。
PIME - 简化Windows输入法开发的开源框架
GithubPIMETSFWindows开源项目输入法开发
PIME是一个开源框架,致力于简化Windows平台的输入法开发。该项目包含LibIME库,为Windows Text Services Framework (TSF)提供简单封装,以及PIMETextService,一个基于libIME的Windows文本服务骨架实现。PIME支持Python 3.x和pywin32,采用GNU LGPL v2.1许可证,为开发者提供便捷工具和完整的构建指南,简化自定义输入法的创建过程。项目还提供相关技术文档链接,便于快速上手和深入学习。
onnx-simplifier - 简化ONNX模型的工具
GithubONNX SimplifierPyPIconstant folding开源项目模型简化深度学习
ONNX Simplifier通过推理整个计算图,将冗余操作替换为常量输出,从而简化ONNX模型。用户可通过Web版本无需安装地使用该工具,或通过pip命令安装Python版本进行本地使用。该工具适用于多种项目,如MXNet、MMDetection、YOLOv5等,显著提升模型效率和可读性。
lark - Python解析工具包,灵活高效支持全上下文无关语法
GithubLarkPython上下文无关语法开源项目解析工具包解析树
Lark是一款专为Python设计的解析工具包,注重易用性、性能和模块化。它支持所有上下文无关语法,适用于大多数编程语言和部分自然语言解析。Lark集成了Earley和LALR(1)解析器,并提供多种词法分析器,用户可根据需求平衡功能和速度。该工具包具备出色的歧义处理能力,能自动构建带注释的解析树,同时提供多种高级功能和实用工具。Lark适合各层级用户,从入门者到专业人士均可轻松使用。
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。
SceneGraphParser - Python工具包,用于解析自然语言句子生成场景图
GithubSceneGraphParserspaCy依赖解析图像表示开源项目自然语言处理
SceneGraphParser基于依存解析,通过纯Python实现,将自然语言句子解析为场景图。图中的节点为名词(包含修饰词如限定词或形容词),边为名词之间的关系。与斯坦福场景图解析器不同,SceneGraphParser具有易用的用户界面和易配置的设计。目前仅支持spaCy作为后台。工具提供了简单的`parse`函数调用和表格式结果展示,便于集成到任何基于Python的项目中。项目正在开发中,所有API可能会有变动,欢迎提交问题或提供帮助。
Annif - 多算法自动主题索引工具包 提升文本分类效率
AnnifGithub开源项目文本分类机器学习自动主题索引自然语言处理
Annif是一个开源自动主题索引工具包,集成多种算法用于文本分类和主题标注。它可高效处理大规模文档,提供REST API,支持多语言,并支持Docker部署。这个工具主要应用于图书馆、档案馆等需要自动化主题分类的机构,能提高索引效率和一致性。Annif项目持续更新,具备完善的文档和活跃的社区支持。
natasha - 多功能俄语自然语言处理工具,支持词嵌入、句子分割、形态标注等
GithubNLPNatashaRussian language开源项目模型优化自然语言处理
Natasha是一款用于解决俄语基础自然语言处理任务的工具,包括词标记、句子分割、词嵌入、形态标注、词形还原、短语规范化、句法解析、命名实体识别和事实提取。它在新闻领域的性能媲美或优于现有最佳模型。支持在CPU上运行,使用Numpy进行推理,注重模型体积、内存使用和性能。Natasha项目集成了多个库如Razdel、Navec、Slovnet和Yargy,提供统一的API,用户可在Python 3.7+环境中方便安装并快速上手使用。
PyMiniRacer - Python嵌入V8引擎的轻量级库
GithubJavaScript嵌入PyMiniRacerPythonV8引擎WebAssembly开源项目
PyMiniRacer是一款轻量级Python库,用于嵌入最新的V8 JavaScript引擎。它支持ECMAScript、WebAssembly和Unicode,提供线程安全和上下文重用功能。该库适用于Django和Flask项目中的资源压缩、Babel转译和WebAssembly模块执行。PyMiniRacer兼容Python 2和3,为macOS、Linux和Windows提供预编译二进制文件,使用方便快捷。
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