Recognizers-Text

微软开源的多语言实体识别与解析库

Microsoft Recognizers Text 实体识别多语言支持开源项目 NLP Github

Recognizers-Text是微软开发的开源工具库，专门用于多语言环境下的实体识别和解析。它支持识别数字、单位、日期和时间等实体，适用于中文、英文等多种语言。该库为LUIS等微软平台提供底层支持，同时提供C#、JavaScript等多种编程语言的独立包。目前该项目正在不断扩展对更多语言的支持。

文档

Humanizer - 多语言字符串和时间处理工具库

.NETGithubHumanizer字符串处理开源项目日期时间处理枚举处理

Humanizer是一个功能丰富的.NET库,专门用于处理字符串、枚举、日期时间和数字。该库可将机器友好的数据转换为人类易读的格式,支持多语言本地化,并提供简洁API简化日常编码。Humanizer能有效处理字符串转换、日期格式化等常见任务,提高开发效率。适用于需要友好展示数据的.NET应用程序。

ChineseNER - 多模型支持的中文命名实体识别开源项目

Github中文NER命名实体识别多任务学习开源项目深度学习模型词汇增强

这是一个开源的中文命名实体识别项目，集成了多种深度学习模型。从BiLSTM-CRF到BERT-BiLSTM-CRF，再到多任务学习模型，涵盖了NER领域的主流算法。项目特色包括词汇增强、数据增强和MRC框架等创新功能。同时提供了完整的训练、评估流程和Docker部署方案，便于研究者和开发者使用。项目集成了从BiLSTM-CRF到BERT系列的多种NER模型，并创新性地引入词汇增强、数据增强和MRC框架等技术。不仅提供了详细的模型训练和评估指南，还支持Docker部署，方便研究人员和工程师快速应用到实际场景中。

SenseVoice - 高效、多语种语音识别与情绪识别技术平台

GithubSenseVoice多语言语音识别开源项目情绪识别推理效率热门音频事件检测

SenseVoice是一款支持多语言的语音解析模型，整合了自动语音识别、语种识别、情绪识别及音频事件检测功能。该项目采用非自回归端到端框架，可在超过50种语言上提供精准的语音识别服务，大幅降低了推理延迟，提供方便的微调脚本和多语种细粒度情绪分析，支持多种客户端语言和服务部署，适用于多种商业场景。

TextRecognitionDataGenerator - 多语言文本识别数据生成工具

GithubOCRTextRecognitionDataGenerator合成数据图像生成开源项目文本识别

TextRecognitionDataGenerator是一款开源的文本识别数据生成工具。支持多种语言如拉丁文、中文和日文等，可自定义字体、背景、文本扭曲和模糊效果。工具提供命令行界面和Python模块，便于集成到训练流程中。适用于OCR和文本识别模型的数据集制作，支持手写体文本生成功能。

fasttext-language-identification - 轻量级开源库实现217种语言的快速准确识别

GithubHuggingfacefastText开源项目文本分类模型自然语言处理词向量语言识别

fastText是一个高效的开源文本分类和词向量学习库，能在普通硬件上快速训练模型并可压缩用于移动设备。其语言识别模型基于维基百科和Common Crawl数据，可识别217种语言。通过简单的Python代码，用户可实现语言检测并获取多语言概率输出。该库适用于需要快速、准确进行多语言文本处理的应用场景。

nlp-recipes - 使用最新深度学习模型加速自然语言处理系统开发

Azure Machine LearningBERTGithubNLPtransformers开源项目深度学习

该资源库提供构建NLP系统的示例和最佳实践，重点关注最新的深度学习方法和常见场景，如文本分类、命名实体识别和文本摘要。支持多语言，特别是利用预训练模型应对不同语言任务。内容基于与客户的合作经验，旨在简化开发过程，帮助数据科学家和工程师快速部署AI解决方案。

tesseract.js - 多语言的从图像中识别文字的JavaScript库

GithubJavaScript库OCR引擎Tesseract.jsWebAssembly图像识别开源项目

Tesseract.js 是一个功能强大的 JavaScript 库，支持从图像中提取多种语言的文字，适用于浏览器和 Node.js 环境。它利用 WebAssembly 技术封装了 Tesseract OCR 引擎，支持通过 CDN、Webpack 或本地安装进行集成。该库具备低内存占用、快速处理、多种图像格式支持和并行处理功能。最新版本优化了文件大小和运行时性能，兼容多平台，适用于文档扫描和实时视频识别等应用。

deep-text-recognition-benchmark - 基于深度学习方法的文本识别

GithubPyTorch场景文本识别开源项目数据集模型分析深度学习

该项目是一个开源的场景文本识别框架，通过四阶段的官方PyTorch实现，支持现有大多数STR模型。它允许在统一的数据集上，评估各个模块的性能表现，包括准确性、速度和内存需求，并已被多个国际竞赛验证。用户可使用预训练模型进行测试，或进行更深入研究。

vert-papers - 微软研发的实体计算开源项目集合

GithubVERT实体识别开源项目微软研究院知识计算

vert-papers是微软亚洲研究院知识计算团队开发的开源项目集合,汇集了实体识别、消歧、知识库问答等多个NLP领域的研究成果。项目包含相关论文代码、数据集和链接,开源了Recognizers-Text和LinkingPark等工具,为实体计算技术研究提供丰富资源。

RuntimeSpeechRecognizer - 基于OpenAI的Whisper的语音识别项目

GithubOpenAI's WhisperRuntime Speech RecognizerUnreal Engine开源项目语音识别高性能

RuntimeSpeechRecognizer是一个高效的语音识别项目，基于OpenAI的Whisper技术，提供快速且准确的识别。支持英语和多语言（多达100种语言），提供从75 MB到2.9 GB多种模型尺寸。自动下载语言模型，支持将识别的语音翻译成英语，特性可定制，无需静态库或外部依赖，兼容多个平台（Windows、Mac、Linux、Android、iOS等）。

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