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

keras-ocr - 基于Keras的开源文本检测和OCR解决方案

Githubkeras-ocr图像处理开源项目文字识别深度学习计算机视觉

keras-ocr是一个开源的文本检测和OCR工具包，集成了CRAFT检测模型和CRNN识别模型。该项目提供高级API用于训练和部署OCR流程，支持Python 3.6+和TensorFlow 2.0.0+环境。keras-ocr自带预训练模型，在COCO-Text验证集上表现接近主流云服务。它为开发者提供了一个灵活、高效且易于使用的OCR开发平台。

TEXTOIR - 开放式意图识别的综合工具包

GithubTEXTOIR开放集分类开源项目意图识别聚类自然语言处理

TEXTOIR是一个专注于开放式意图检测和发现的综合工具包。它集成了最新算法,提供可扩展接口和统一数据设置,便于研究人员进行公平可复现的实验。该项目支持多个基准数据集,持续更新模型和方法,并配有可视化平台。TEXTOIR致力于推动文本开放意图识别领域的研究进展。

gliner_multi - 灵活识别多语言实体的开源NER模型

GLiNERGithubHuggingface命名实体识别多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

GLiNER-multi是一个基于双向Transformer架构的开源多语言命名实体识别模型。它能够灵活识别各种实体类型，填补了传统NER模型与大型语言模型之间的空白。该模型在Pile-NER数据集上训练，支持多语言处理，易于集成到不同的自然语言处理应用中。GLiNER-multi在保证性能的同时优化了模型规模，适用于计算资源有限的场景。

recognize-anything - 通用图像识别模型：支持开放域类别和高精度标签生成

GithubRAM++图像识别多模态开源模型开源项目零样本学习

Recognize Anything Model是一系列开源图像识别模型，包括RAM++、RAM和Tag2Text。这些模型能准确识别常见和开放域类别，支持高精度图像标签生成和全面描述。项目提供预训练模型、推理代码和训练数据集，适用于多种计算机视觉任务。模型性能优于现有先进方案，尤其在零样本识别方面表现突出。

wink-nlp-utils - 轻量级自然语言处理工具集简化文本预处理和分析

GithubNLP停用词分词句子边界检测开源项目文本处理

wink-nlp-utils是一个轻量级自然语言处理工具集，提供36多个实用函数。支持姓名提取、语料库生成、句子分割、分词和停用词移除等功能。适用于语义搜索和文本分类等任务的预处理，为开发人员提供简洁API。该项目是wink开源家族的一员，专注于文本预处理和分析，在npm上可用，具有完整的文档和测试覆盖率。支持Node.js环境。

bert-base-multilingual-cased-ner-hrl - 基于mBERT的多语言命名实体识别模型覆盖10种主要语言

GithubHugging FaceHuggingfacebert-base-multilingual-cased命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理

bert-base-multilingual-cased-ner-hrl是一个多语言命名实体识别模型，基于mBERT微调而来。该模型支持阿拉伯语、德语等10种主要语言，能够识别地点、组织和人名。模型通过聚合多语种新闻数据集训练，适用于广泛的NER任务，但在特定领域可能存在局限性。使用简单，可通过Transformers库快速部署。模型可通过Hugging Face的Transformers库轻松集成到各种NLP项目中，适用于多语言文本分析、信息提取等任务。然而，由于训练数据限制，在非新闻领域的表现可能需要进一步评估。

lucenenet - C# 全文搜索库支持多平台 .NET 开发

GithubLucene.NET全文搜索开源库开源项目搜索索引

Apache Lucene.NET 是 Java Apache Lucene 项目的 C# 移植版,提供强大的全文搜索、索引、拼写检查、结果高亮和分词分析功能。Lucene.NET 4.8 版本兼容 .NET 6.0、.NET Standard 2.1/2.0 和 .NET Framework 4.5+,支持在 Windows、Unix、MacOS、Android 和 iOS 等平台上运行,为开发者提供跨平台的搜索引擎解决方案。

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。

awesome-ocr - 综合OCR工具和技术资源库

GithubOCR图像处理开源项目文本检测文档分析深度学习

该项目整合了OCR领域的多种前沿工具和技术，涵盖图像校正、文本检测、表格识别和手写识别等方面。它提供了从预处理到后处理的完整OCR解决方案，包含大量开源实现和相关研究论文链接。这个资源库对从事文档分析和文本提取的开发者及研究人员具有重要参考价值。

Rasa_NLU_Chi - 基于Rasa NLU的中文自然语言理解框架

GithubJieba分词MITIERasa NLU中文自然语言处理开源项目机器学习

Rasa_NLU_Chi是基于Rasa NLU的中文自然语言理解框架。该项目提供意图分类和实体识别功能，集成MITIE和Jieba进行中文处理。框架包含预训练中文词向量模型，支持自定义NLU系统的配置和训练。通过REST API服务，Rasa_NLU_Chi可轻松集成到各类应用中，为开发者提供构建中文对话系统的基础工具。

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