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lingua-py

多语言检测工具,支持75种语言的高效文本解析

该工具能够高效检测文本所属语言,适用于自然语言处理中的文本分类和拼写检查等预处理步骤。这款灵活的小库在长文本和短文本上都能保持高准确率,不依赖外部API或服务,可完全离线使用。相比其他开源库,具有更高的精度和更低的内存占用,尤其适合处理短文本如微博信息。

lingvo - Tensorflow中高效的序列模型神经网络构建框架
GithubLingvoTensorflow开源项目机器翻译模型训练神经网络
Lingvo由Google维护的高质量框架,专用于在Tensorflow中构建神经网络,特别适用于序列模型的开发。此框架支持多种模型类型,包括自动语音识别、图片处理、语言建模和机器翻译等。Lingvo允许通过pip安装或源代码编译来灵活部署。借助详尽的文档和综合的模型库,用户可以轻松地构建、训练并评估自定义模型。此外,Lingvo还与最新版本的Tensorflow和Python兼容,确保与当前技术生态的同步。
nlu - 强大而简洁的自然语言处理Python库
GithubNLUPython库Spark NLP开源项目自然语言处理预训练模型
NLU是一款功能丰富的Python库,整合了1000多个预训练模型,支持100多种语言的文本挖掘任务。该库将复杂的NLP任务简化为单行代码操作,大大提高了文本分析的效率。NLU兼容多种数据格式,包括Pandas、Spark和Modin等数据框架,以及numpy数组和字符串列表。从词嵌入到情感分析、命名实体识别,NLU提供了全面的NLP功能,是自然语言处理领域的重要工具。
Lingvanex - AI多语言翻译和语音识别技术平台
AI工具Lingvanex人工智能机器翻译语言技术语音识别
Lingvanex提供AI驱动的机器翻译和语音识别技术,支持100多种语言的文本、文档、音频和图像翻译,以及91种语言的语音转录。平台提供云端API、本地部署软件和移动SDK等多种解决方案,注重数据安全,采用固定价格模式。产品易于集成,广泛应用于教育、金融、政府和医疗等行业。
rust-bert - 基于Rust语言开发的高效自然语言处理库
Githubrust-bert开源项目情感分析机器翻译自然语言处理问答系统
rust-bert是基于Rust语言开发的高效自然语言处理库,支持问答、命名实体识别、翻译和摘要生成等多种任务。此库支持多线程分词和GPU推断,具备丰富的API,便于开发者和研究人员快速部署使用多种预训练模型。
pycantonese - 适用于粤语NLP的Python库
GithubPyCantonese开源项目粤语语言学自然语言处理词性标注语料库
PyCantonese是一个专为粤语语言学和自然语言处理设计的Python库,具有语料库访问、粤拼转换、文本解析、分词和词性标注等功能。项目提供详细文档和快速入门,支持通过PyPI安装,并有活跃的社区持续优化。
pyhanlp - HanLP1.x的Python接口,功能全面的中文NLP工具包
GithubHanLPpyhanlp依存句法分析分词开源项目自然语言处理
pyhanlp是HanLP1.x的Python接口,支持中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等多种NLP任务。项目提供自动下载升级功能,算法经工业界和学术界验证。配套《自然语言处理入门》书籍,支持命令行和API调用,适合NLP研究和工程应用。
nlp.js - Node.js 多语言自然语言处理工具
GithubNLP.js多语言支持开源项目情感分析插件系统自然语言处理
NLP.js 提供多语言支持的自然语言处理功能,包括语言检测、字符串相似度计算、情感分析和命名实体识别等。最新版本采用模块化设计和插件系统,方便用户扩展和定制功能。文档详尽,适合在 Node.js 环境中开发聊天机器人及其他应用。
spacy-stanza - 多语言自然语言处理工具,结合SpaCy和Stanza的强大功能
GithubStanzaspaCy处理管线开源项目模型自然语言处理
spacy-stanza 是一个包装 Stanza 库的软件,使得在 SpaCy 管道中使用斯坦福模型变得更加容易。其功能包括多语言词性标注、形态分析、词干提取和依存解析,支持68种语言,还为部分语言提供命名实体识别功能。用户可以通过下载预训练的 Stanza 模型,通过 spacy_stanza.load_pipeline() 加载并处理文本。这个工具还允许添加自定义组件,结合 SpaCy 的词汇属性、规则匹配和可视化功能,提供了强大的自然语言处理解决方案。
language-detection-fine-tuned-on-xlm-roberta-base - 精度提升的语言检测模型,基于xlm-roberta-base优化
GithubHuggingfacelanguage-detection-fine-tuned-on-xlm-roberta-basexlm-roberta-base准确率开源项目模型模型微调语言检测
该项目展示了一个基于xlm-roberta-base模型优化的语言检测应用,使用common_language数据集实现了0.9738的高准确率。模型使用Adam优化器和线性学习率调度加快训练过程,混合精度训练提升效率。适用于多语言环境中需要高精度语言分类的场景。
Pytorch-NLU - 轻量级NLP工具包 支持文本分类和序列标注
GithubPytorch-NLU序列标注开源项目文本分类自然语言处理预训练模型
Pytorch-NLU是一个轻量级自然语言处理工具包,专注于文本分类、序列标注和文本摘要任务。该工具包支持BERT、ERNIE等多种预训练模型,提供多种损失函数,具有依赖少、代码简洁、注释详细、配置灵活等特点。Pytorch-NLU包含丰富的数据集,使用方式简单,可快速应用于实际NLP项目中。
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