language-detection

准确文本语言检测，支持110种语言，适用于PHP项目

language-detection PHP N-grams 文本语言检测多语言支持 Github 开源项目

language-detection是一个PHP库，可检测文本的语言。通过解析训练文本生成N-grams数据库，用于语言检测。支持110种语言，提供API接口、白名单和黑名单功能、结果限制、最佳结果获取等功能。用户可自定义语言文件进行训练，提高检测精度。适合需要多语言支持的PHP项目。

llm.ts - 调用支持30+语言模型的轻量级一体化API

AI模型APIGithubllm.tsnpmyarn开源项目

llm.ts通过单一API接口，支持同时发送多个提示至30多种语言模型，并在一个响应中获取结果。该项目零依赖、体积小于10kB，支持自带API密钥，适用于Node.js、Deno和浏览器环境。支持的模型包括OpenAI、Cohere和HuggingFace等，实现高效灵活的语言模型调用。

Detecting-AI - 领先的AI生成内容识别系统

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Detecting-AI是一款高精度AI内容识别系统，能准确检测ChatGPT、Gemini等AI工具生成的文本。系统界面简洁易用，即时检测无需注册，严格保障数据隐私。通过深度分析，系统高亮显示AI生成内容，并生成详细报告。适用于学生、教育者、内容创作者、研究人员和企业，有助于验证内容原创性，维护学术诚信，保护声誉。Detecting-AI持续优化算法，紧跟AI技术发展。

langwatch - 监控与优化LLM交互的多功能平台

DSPy VisualizerGithubLLMOpsLLM监控LangWatch开源项目用户分析

LangWatch提供实时跟踪、可视化和分析LLM交互的工具。其主要功能包括实时遥测、详细调试、质量测评、DSPy可视化、用户分析和保护措施。支持多种编程语言和框架的集成，通过简单步骤快速启动，并提供详尽的文档和自托管指南，适合自定义和扩展项目。

fastText - 高效词向量学习和文本分类库

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fastText是Facebook开发的开源自然语言处理库,专注于高效词向量学习和文本分类。它支持157种语言,利用子词信息丰富词向量表示,并采用多种技巧提升分类性能。该库易用且训练速度快,适合大规模文本处理。fastText还提供模型量化功能,可大幅压缩模型体积,便于部署。

Doc2Lang - 多语言文档智能翻译平台

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Doc2Lang是一个AI驱动的文档翻译平台，支持Excel、Word、PowerPoint和PDF等多种格式。采用先进AI技术，提供快速准确的翻译服务。上传即可自动翻译，简单高效。平台注重数据安全和翻译质量，使用便捷，按需付费，无需注册。适合各行业的多语言文档翻译需求。

pytextclassifier - PyTextClassifier：支持多种文本分类和聚类算法的高性能工具库

GithubPyTextClassifier开源工具包开源项目文本分类聚类算法自适应文本分析

PyTextClassifier是一款高性能的Python工具库，提供多种文本分类和聚类算法，支持二分类、多分类、多标签分类和Kmeans聚类。适用于情感分析和文本风险分类，设计简明易用，算法高效清晰。支持句子和文档级的文本任务，兼容英文和中文文本。包含FastText、TextCNN、TextRNN和BERT等深度学习模型，适合各类生产环境。

Locales.ai - 智能网站和应用多语言本地化平台

AI工具Locales.ai人工智能全球化本地化翻译

Locales.ai提供智能网站和应用多语言本地化服务。平台支持30多种语言的快速准确翻译,无需专门团队即可管理多语言内容。通过AI技术和专业数据库,翻译准确率高达99%,同时显著降低成本。系统兼容多种技术框架和文件格式,简化工作流程,助力企业高效拓展全球市场。

practical-nlp-code - 实用自然语言处理系统构建指南

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该代码仓库提供了全面的实用自然语言处理内容,从基础到高级应用。涵盖文本表示、分类、信息提取等核心主题,并探讨社交媒体、电商、医疗等领域的NLP应用。仓库包含丰富的Python代码示例,有助于构建实际NLP系统。正在更新以支持最新Ubuntu系统和TensorFlow 2.x。

bert-base-multilingual-cased-finetuned-langtok - 基于多语言BERT的语言识别模型实现99.03%准确率

BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目微调模型自然语言处理语言识别

这是一个基于bert-base-multilingual-cased的语言识别微调模型。模型在评估集上的准确率为99.03%，F1分数达到0.9087。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器，经过3轮训练完成。开发框架使用Transformers 4.44.2和PyTorch 2.4.1，可应用于语言识别相关任务。

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