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

Pix2Text - 开源Python工具，支持高精度数学公式检测和80多种语言的文本识别

GithubOCRPix2Text开源开源项目数学公式检测表格识别

Pix2Text是一款免费开源的Python工具，主要功能与Mathpix类似，能够将复杂布局的图像、表格、文本和数学公式转换为Markdown格式。它支持超过80种语言的文本识别，包括简体中文、繁体中文、英语和越南语。最新的V1.1.1版本引入了新的数学公式检测模型，大幅提升了识别准确性。用户也可以通过在线服务和演示来体验其强大功能。

tokenizers - 文本分词处理工具

GithubTokenizers多语言绑定开源项目性能文本处理调优

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。

xlm-roberta-base-language-detection - 多语言文本自动识别模型

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理语言识别

这是一个基于XLM-RoBERTa模型微调的多语言文本分类工具，可识别20种语言，测试集准确率达99.6%。模型通过简单的pipeline API快速部署，适用于多语言环境下的自动语言检测。与基准模型相比，该工具在准确性和易用性方面均有提升，为自然语言处理应用提供了可靠的语言识别功能。

OpenAI.Net - 库用于简便集成OpenAI API，支持.NET 6.0及以上和实时流处理

.NET CoreAPI集成C#GithubOpenAI.Net开源项目自然语言处理

这款.NET库通过简便的API实现与OpenAI自然语言处理工具的集成，支持.NET 6.0及以上版本，并保证定期更新与全面测试。它能有效管理HTTP客户端使用，防止套接字耗尽和DNS更新问题。同时，该库支持OpenAI流API，能够实时处理大数据量。适用于控制台、Web和Blazor应用，提供丰富的示例和教程，帮助开发者快速上手。

TexTeller - 端到端公式识别模型支持多种输入格式

GithubOCRTexTeller公式识别图像处理开源项目机器学习

TexTeller是一个基于TrOCR的公式识别模型，可将图像转换为LaTeX公式。该模型使用8000万对图像-公式数据训练，具备优秀的泛化能力和准确度。TexTeller支持多种输入格式，包括扫描图像、手写公式和中英文混合公式，还提供中英文印刷体OCR功能。此外，项目集成了公式检测、段落识别和Web演示界面，便于与其他项目整合。

xlm-roberta-large-ner-hrl - 十种多语言命名实体识别模型，覆盖高资源语言

GithubHuggingfacexlm-roberta-large-ner-hrl命名实体识别多语言开源项目数据集模型模型训练

此模型是基于xlm-roberta-large微调的命名实体识别模型，支持十大高资源语言：阿拉伯语、德语、英语、西班牙语、法语、意大利语、拉脱维亚语、荷兰语、葡萄牙语和中文。具备识别地点、组织和人物三类实体的功能。通过Transformers库的pipeline，可便捷地应用于NER任务。训练数据来自特定时间段的新闻文章，虽然适用于多种场景，但在不同领域的推广性有限。

colab - 开源自然语言处理库

GithubHuggingfaceTransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理

Transformers是一个开源的自然语言处理库，提供预训练模型和工具。支持文本分类、问答等多种NLP任务，适用于研究和实际应用。库定期更新，集成新技术，为开发者和研究人员提供丰富资源。

distilbert-base-multilingual-cased-ner-hrl - DistilBERT微调的10语种命名实体识别模型

DistilBERTGithubHugging FaceHuggingface命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理

这是一个基于DistilBERT微调的多语言命名实体识别模型，支持10种高资源语言。模型能够识别位置、组织和人名实体，适用于阿拉伯语、德语、英语等多种语言。它使用各语言的标准数据集训练，可通过Transformers库轻松调用。尽管在多语言NER任务中表现优秀，但在特定领域应用时可能存在局限性。

react-speech-recognition - React语音识别钩子实现实时语音转文本

GithubReactWeb Speech API开源项目语音识别跨浏览器支持麦克风

react-speech-recognition是一个基于Web Speech API的React钩子，能将麦克风捕获的语音实时转换为文本。它支持语音命令、连续监听和多语言识别，提供简单API控制麦克风和访问转录。为实现更广泛的浏览器兼容性，推荐配合语音识别polyfill使用。

rasa - 开源框架Rasa，便捷实现文本与语音对话自动化

GithubRasa对话机器人开源开源项目机器学习自动化

Rasa 是开源的机器学习框架，用于自动化处理文本和语音对话。支持在Facebook Messenger、Slack、Google Hangouts、Microsoft Bot Framework 等平台上构建上下文助手，以及创建Alexa Skills 和Google Home Actions等语音助手。Rasa 的助手能够进行层次化对话，利用上下文实现有意义的交流和可扩展的对话能力。

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