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fugashi

日语分词和形态分析的Cython高效解决方案

fugashi是一个基于MeCab的Cython包装器,为Python用户提供高效的日语分词和形态分析功能。它支持Linux、OSX和Windows平台,并推荐使用易于安装的UniDic词典。用户可以通过pip轻松安装fugashi及其词典,实现高效的日语文本处理。除了标准词典,fugashi还支持自定义词典,同时为研究人员提供引用支持,满足不同用户需求。

Sudachi - 高性能日语形态素分析器 支持多级分词和丰富词典
GithubSudachi分词模式开源项目形态素分析插件系统日语分词
Sudachi是一款开源的日语形态素分析器,支持多级分词、大型词典和插件系统。基于UniDic和NEologd,Sudachi提供强大的文本正规化功能,可同时进行形态素分析和命名实体识别。它具有命令行接口和Java API,便于集成应用。Sudachi在分词准确性和性能上表现优秀,是处理日语文本的有力工具。
nagisa - 日本语分词和词性标注的简单易用工具
GithubNagisaPython开源项目日语分词神经网络词性标注
Nagisa是一个用于日语分词和词性标注的Python模块,基于递归神经网络,提供字符级和单词级的分词模型及标签词典的词性标注模型。工具设计简单易用,支持多种Python版本,兼容Linux、macOS和Windows系统。通过pip命令即可安装,项目详细文档和资源链接可在官方页面找到。
kagome - 纯Go实现的开源日语形态素分析工具 支持多种词典和分词模式
GithubGo语言Kagome分词开源开源项目日语形态素分析器
Kagome是一个用Go语言开发的开源日语形态素分析工具。它支持将MeCab-IPADIC和UniDic等多种词典嵌入二进制文件,并提供普通、搜索和扩展三种分词模式。Kagome可通过命令行、服务器或WebAssembly方式使用,具有性能高、易于集成和跨平台等特点,适用于各种日语文本处理任务。
sudachi.rs - Rust实现的高性能日语分词工具
GithubRust实现Sudachi命令行工具开源项目形态分析器日语分词
sudachi.rs项目是日语形态分析工具Sudachi的Rust版本。它能够进行多粒度分词、词形标准化和空格分词。此外,该工具支持用户自定义词典、处理未知词,并可通过命令行或API使用。sudachi.rs以高效性能和易用性为特点,适用于各种日语自然语言处理任务。
SudachiDict - Sudachi日语分词器的开源词典项目
GithubPythonSudachiDict开源项目日语分词自然语言处理词典
SudachiDict是为日语分词器Sudachi开发的词典项目,提供小型、核心和完整三种规模的词典。用户可通过Python包轻松安装使用。项目整合了UniDic词汇和部分NEologd资源,为日语自然语言处理提供全面词汇支持。SudachiDict采用Apache License 2.0开源协议发布。
pecab - 纯Python实现的高效韩语形态素分析工具
GithubPecabPython库开源项目形态素分析自然语言处理韩语分析
Pecab是一个基于Mecab的纯Python韩语形态素分析工具,保留了Mecab的高速和准确性,同时简化了安装流程。该工具提供形态素分割、词性标注和名词提取等功能,并采用零拷贝内存映射和双数组字典树技术,显著提升了加载速度并降低了内存占用。Pecab为韩语自然语言处理提供了一个高效且易于使用的解决方案。
konoha - 多功能日语分词器集成工具
APIGithubKonohaPython库开源项目日语分词器自然语言处理
Konoha是一个集成多种日语分词器的Python库,支持MeCab、KyTea、Janome等主流工具。它提供统一接口,便于切换不同分词器,还包含基于规则的分词器和句子分割器。Konoha支持远程文件和云存储,适用于各种日语自然语言处理任务。
vibrato - Viterbi算法驱动的高效分词器
GithubMeCabRustVibratotokenization开源项目形态素分析
Vibrato是利用Viterbi算法的高效分词器,用Rust重写并优化了MeCab分词器,显著提高分词性能。它支持与MeCab兼容的输出,并允许从自己的数据训练分词参数。Vibrato擅长处理大规模矩阵数据,加快分词速度。项目提供了Python接口和WebAssembly演示,兼顾多种应用场景。详见项目文档,可通过Slack社区进行讨论。支持Apache 2.0和MIT双许可。
merge-ut-dictionaries - 整合多源日语词典增强Mozc输入法
GitHubGithubMozc开源开源项目词典输入法
merge-ut-dictionaries项目整合多个日语词典资源,包括维基百科、人名、地名等,以增强Mozc输入法的功能性。项目支持alt-cannadic、edict、neologd等多种词典资源的选择性集成,用户可根据需求自定义词典组合。此外,项目更新了单词成本和ID,优化词典质量,并提供详细的构建指南和Arch Linux安装方法,便于快速部署。通过集成多源词典,该项目旨在全面提升日语输入体验,为用户提供更准确、丰富的输入选项。
fugue - 统一的分布式计算框架 支持多种执行引擎
FugueGithubPySparkSQL分布式计算开源项目数据处理
Fugue是一个统一的分布式计算框架,支持在Spark、Dask和Ray等多种执行引擎上运行Python、Pandas和SQL代码。它可以轻松将现有Python和Pandas代码扩展到分布式环境,并通过FugueSQL在不同数据框架上构建端到端工作流。Fugue提供简洁的API和增强的SQL语法,实现了执行引擎的无缝切换,提高了大规模数据处理的效率和灵活性。
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