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fugashi

日语分词和形态分析的Cython高效解决方案

fugashiMeCab日本分词UniDic自然语言处理Github开源项目

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。

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介绍相关项目
gse - 多语言高效NLP和文本分词工具
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Gse是一款支持多种分词模式及多语言（包括英文、中文、日文等）的高效NLP和文本分词工具。它采用双数组Trie和动态规划等算法，并通过ElasticSearch和Bleve集成，提供强大的文本处理能力。项目内还支持TensorFlow的NLP和命名实体识别（NER）功能，支持用户自定义词典和词性标注。作为一个开源项目，Gse在简体中文、传统中文和其他语言的文本处理上有优异表现。
pynlpl - 多功能自然语言处理库，支持FoLiA等格式解析与频率列表、n-gram提取
FoLiA格式GithubNLP库PyNLPlPython自然语言处理开源项目数据类型
PyNLPl是一个Python自然语言处理库，提供多种模块用于NLP任务，包括n-gram提取、语言模型构建和多种数据格式解析如FoLiA和Giza。支持Python 2.7和3.x版本，用户可以通过PyPI或源码安装。
jcseg - 轻量级中文分词和关键字提取工具，支持多种语言
GithubJcsegJettymmseg算法中文分词关键字提取开源项目
Jcseg是一款基于mmseg算法的中文分词器，具备关键字、短语、句子提取及文章自动摘要功能，支持Lucene、Solr、Elasticsearch分词接口。其内置Jetty高性能Web服务器，提供多种分词模式、自定义词库、同义词匹配和拼音追加，适合多种语言客户端调用。
ArticutAPI - 中文语法结构断词与词性标记服务
APIArticutGithub开源项目文本分析斷詞詞性標記
基于语法结构的中文断词与词性标记服务，适用于文本分析和聊天机器人。支持批量和即时处理，操作简便。通过 ArticutAPI，获取高效中文自然语言处理解决方案，灵活使用自定义词典与政府开放数据。
fcitx5 - 开源多语言输入法框架 灵活高效的新一代输入体验
Fcitx 5GithubLinux多语言支持开源项目输入法框架
fcitx5是通用开源输入法框架，基于LGPL-2.1+许可发布。作为fcitx的升级版，它提供多语言输入支持，兼具高度可定制性和扩展性。fcitx5在性能、功能和用户体验方面有显著提升，拥有活跃的开发社区、完善的文档和多语言翻译支持。
jidoujisho - 功能全面的移动语言学习应用
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jidoujisho是一款集成多种功能的移动语言学习应用。它包含视频播放器、阅读辅助、词典和卡片制作工具等核心功能。该应用支持即时字典查询、Anki卡片导出、视频字幕播放、电子书和漫画阅读、WebSocket连接、歌词查询以及ChatGPT交互等。虽然最初为日语学习设计，但也适用于其他语言学习，为用户提供全方位的沉浸式学习体验。
fastc - 轻量级文本分类工具 适用于内存受限环境
Githubfastc嵌入模型开源项目文本分类机器学习自然语言处理
fastc是一款为CPU环境优化的文本分类工具，专为内存受限场景设计。它采用高效蒸馏模型生成嵌入，结合逻辑回归或最近质心方法实现快速分类。该工具支持多分类器并行执行，具备模型训练、保存、加载和发布功能，并提供推理服务器部署选项。fastc为开发者提供了一个全面且高效的文本分类解决方案。
bytepiece - 创新高效的字节级Unigram分词工具
BytePieceGithubPythonUnigram分词器压缩率开源项目
BytePiece是一款基于字节的Unigram分词工具，采用创新训练算法实现高压缩率。该工具直接处理UTF-8字节，无需预处理，确保语言无关性。相比SentencePiece，BytePiece具有更高效的随机分词算法，支持多进程训练加速，并采用纯Python实现，便于二次开发。这一工具为自然语言处理提供了纯粹、易扩展的分词方案。
ACG2vec - 基于动漫和漫画的高级深度学习项目
ACG2vecGithub图片搜索开源项目插画评分文本搜索深度学习
本项目持续致力于二次元主题的深度学习研究，包括了文本搜索、以图搜图、插画评分预测和图片超分辨率等功能。模型集成了acgvoc2vec、dclip、pix2score、illust2vec和real-cugan_tf等，适用于标签推荐、推荐系统和动漫插图质量评估等应用场景。项目源码托管在GitHub，并通过网页服务提供便捷的标签预测和搜索功能。使用Huggingface平台上的模型，用户可以在线体验这些前沿技术，提升二次元内容处理的效率。
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BPEGithub分词开源项目机器翻译神经网络自然语言处理
subword-nmt是一个文本子词分割预处理工具，主要应用于神经机器翻译领域。它实现了字节对编码(BPE)等算法，具备多语言联合学习、词汇过滤和BPE dropout等功能。该工具支持pip安装，提供命令行接口，适用于各类NMT任务，可有效处理罕见词。
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