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trankit

轻量级的多语言自然语言处理Python工具包,支持多个语言的预训练模型

Trankit是一个基于Transformer架构的轻量级Python工具包,支持多语言自然语言处理,包含针对56种语言的90个预训练流水线。它引入了自动模式,多语言输入可自动检测。Trankit在多个自然语言处理任务上表现优异,超过Stanza等主流工具包,并保持高效的内存使用和处理速度。用户无需编程经验即可通过简便的命令行界面使用,还可定制流水线。

langkit - 开源的语言模型监控与分析工具LangKit
GithubLangKit安全性与隐私安装开源项目情感和毒性分析文本质量
LangKit是一个开源的文本度量工具集,专门用于监控语言模型。它提供多种方法从输入和输出文本中提取相关信号,并兼容数据记录库whylogs。主要功能包括文本质量、文本相关性、安全与隐私、情感与毒性分析。通过简单的安装步骤,用户可以在WhyLabs平台或其他工具中可视化和监控这些度量结果,从而确保语言模型的安全和性能。
stanza-en - 英文语言处理的高级工具集
GithubHuggingfaceNLP模型Stanza实体识别开源项目模型语法分析语言分析
Stanza提供英文语言的精准高效分析,从文本处理到句法分析与实体识别,均使用先进的NLP模型。了解更多信息,请访问其官方网站和GitHub仓库。
spaCy - 高性能自然语言处理库
GithubPythonspaCy开源项目热门神经网络模型自然语言处理训练系统
spaCy 是一个高级自然语言处理库,支持Python和Cython,适用于实际产品开发。它提供预训练管道,支持70种以上语言的分词和训练,拥有最先进的速度和神经网络模型,可用于词性标注、句法解析、命名实体识别、文本分类等多种任务。spaCy 同时支持多任务学习和使用预训练变换器,如BERT,适合生产环境下的训练系统,模型打包,部署和工作流管理,是商业开源软件,遵循MIT许可证。
tract - 神经网络推理工具,支持多种格式与优化
GithubNNEFONNXTensorFlowtract开源项目神经网络推理
`tract`是一款神经网络推理工具,支持读取和优化ONNX与NNEF格式。它提供多种神经网络模型的支持,并附有详尽的技术文档和应用实例,适用于移动设备和微控制器等多种应用场景。
joeynmt - 简洁而清晰的NMT模型实现,促进教育和学习
GRUGithubJoey NMTPyTorchTransformer开源项目机器翻译
Joey NMT框架专为教育而设计,提供简明和清晰的代码库,帮助初学者理解RNN和Transformer等经典NMT架构。其主要特点包括模块化设计,便于修改组件及训练流程,保持代码可读性。支持多个注意力机制、不同的分词类型和多语种翻译,包含详细的文档和教程,适用于模型训练、测试和翻译的各个阶段。最新版本引入分布式数据并行和多项优化,兼容最新的Python和PyTorch版本。
LLM-Kit - 无需编程即可部署和定制多语言模型的工具整合包
GithubWebUIsuqin大模型开发部署开源项目语言模型
LLM-Kit项目通过WebUI整合了多种语言模型工具,实现了无需编程即可配置定制化模型和专业应用。项目支持Windows和Linux操作系统以及多个版本的Python,并提供多种训练和推理功能,包括角色扮演、AI智能体和数据库集成。项目还与众多知名模型和工具库兼容,开发者可以轻松上手并参与贡献,进一步优化和扩展项目功能。
EasyNLP - 综合性易用的NLP工具包,支持大规模预训练模型
EasyNLPGithubNLP工具包分布式训练多模态预训练模型开源项目知识蒸馏
EasyNLP是一个由阿里巴巴发布的自然语言处理工具包,基于PyTorch架构,支持分布式训练和多种NLP算法。它结合知识蒸馏和少样本学习技术,支持大规模预训练模型的部署,并支持CLIP和DALLE等多模态预训练模型,与阿里云PAI平台无缝集成,提供统一的模型训练和部署框架,广泛应用于多个业务场景。
transmart - Transmart:支持大文件处理及多平台的AI自动翻译工具
ChatGPTGithubNodeJSTransmarti18n开源项目翻译工具
Transmart是一款开源的开发工具,利用ChatGPT自动化i18n翻译,支持大文件处理和多种语言。适用于i18next和Chrome.i18n,支持自定义OpenAI模型和API端点。通过设置baseLocale和locales参数生成i18n语言文件,基于NodeJS,安装与使用简便,适合各种国际化项目。
TextPruner - 使用低成本且无需训练的方法优化预训练语言模型
GithubNLP任务PyTorchTextPruner开源项目模型剪枝预训练语言模型
TextPruner提供低成本且无需训练的方法来优化预训练语言模型,通过减少模型尺寸加快推理速度。兼容多种NLU模型,提供用户友好的接口,支持词汇、Transformer和流水线剪枝。用户可以方便地根据需求自定义配置。详细文档和实验结果支持,帮助用户快速上手并验证性能提升。适用于Python 3.7及以上版本,依赖torch和transformers库。
nltk - 开源Python工具包促进自然语言处理研究
GithubNLTKNLTK文档Python模块开源开源项目自然语言处理
NLTK是一个用于自然语言处理的开源Python工具包,包含模块、数据集和教程。适用于Python 3.8到3.12版本。访问nltk.org获取文档和贡献指南,支持开发。NLTK代码采用Apache 2.0许可,文档采用Creative Commons许可,语料库可用于非商业用途。
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