lingua-py

多语言检测工具，支持75种语言的高效文本解析

语言检测自然语言处理 Lingua 文本分类 Rust实现 Github 开源项目

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。

文档

awesome-nlp - 一个综合NLP（自然语言处理）资源库，集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料

GithubNLPPython开源项目机器学习深度学习自然语言处理

awesome-nlp是一个综合NLP（自然语言处理）资源库，集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料。与顶尖实验室合作，保持在NLP领域的前沿，提供机器翻译、情感分析等多样化应用。支持多语言处理，如中文、韩文、阿拉伯文等，为全球用户提供适用资源，是一个知名的NLP信息平台。

link-grammar - 多语言句法分析工具

GithubLink Grammar Parser句法结构开源项目自然语言处理英语解析器

Link Grammar Parser 支持多种语言的句法解析，包括英语、泰语、俄语、阿拉伯语和波斯语等。通过连字符（边）构成的图展示句子的语法结构，提供比传统解析器更详尽的信息。该项目于卡内基梅隆大学开发，现在支持多线程和UTF-8，性能和安全性显著提升。支持多种编程语言API，并包含命令行工具和生成语句的实验系统。该项目在LGPL许可下开放，适用于私人和商业用途。更多信息请访问官方网页。

pytextrank - 基于图算法的Python自然语言处理与知识图谱工具

GithubPyTextRankspaCy图算法开源项目文本摘要自然语言处理

PyTextRank 是一个Python实现的TextRank算法库，作为spaCy管道扩展，专注于图形化自然语言处理和知识图谱应用。它支持短语提取、低成本抽取式摘要，方便将非结构化文本转化为结构化信息。

pysentimiento - 社交NLP任务的高级Python工具包

GithubNLP任务Transformerpysentimiento开源项目情感分析预处理

pysentimiento是一个Python工具包，专为情感分析和社交NLP任务设计。它支持多种语言，包括西班牙语、英语、意大利语和葡萄牙语，可以进行情感分析、仇恨言论检测、讽刺检测及情感分析等。使用简单，只需通过pip安装并调用预设模型即可。适用于研究者和开发者的强大开源工具。

small - 开源中文自然语言处理平台

GithubHuggingfaceLTP中文分词命名实体识别开源项目模型自然语言处理词性标注

LTP是哈工大开发的开源中文自然语言处理平台，提供分词、词性标注、命名实体识别等功能。支持Python和Rust接口，最新版本结合深度学习和感知机算法，显著提升处理速度。LTP支持用户自定义训练，在学术和工业领域广泛应用，是中文NLP研究与应用的重要工具。

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。

benchllm - 简化大语言模型和AI应用的连续集成与测试

BenchLLMGithubLLMPython开源开源项目测试

BenchLLM是一个开源Python库，用于简化大语言模型和AI应用的测试。它提供多种测试和评估方法，包括语义相似度和字符串匹配，并具有缓存功能。BenchLLM支持链、代理和各种LLM模型的测试，有助于消除不稳定因素，确保代码的可靠性。便捷的安装和使用方式使其适用于开发者进行自动化集成和模型评估。

cltk - 古典语言自然语言处理工具包

CLTKGithubNLPPython古典语言开源项目自然语言处理

CLTK是一个用于古典语言的Python自然语言处理库，提供近20种古典语言的处理管道和模型。用户可以通过pip安装最新版本，同时提供详细的安装和开发文档，支持从源代码安装。该工具特别适用于处理历史语言的学者，填补了现有NLP框架在这一领域的空白。

PyABSA - 多语言方面级情感分析框架

GithubPyABSA开源框架开源项目情感分析机器学习自然语言处理

PyABSA是一个开源的多语言方面级情感分析框架。它提供方面术语提取、情感分类、三元组和四元组提取等功能，支持快速部署和自定义模型训练。该框架集成多种先进算法，为研究人员和开发者提供强大的ABSA工具。PyABSA提供丰富示例和文档，支持pip快速安装，适用于多种语言的情感分析任务。

languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库

GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索

该Python库简化了大语言模型的使用，最低内存需求仅为512MB，确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置，功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等，适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装，在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。

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