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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。

fusuma - Linux 多点触控手势识别工具实现丰富触控操作
FusumaGithubLinuxRuby多点触控开源项目手势识别
Fusuma 是一款开源的 Linux 多点触控手势识别工具。它支持通过 RubyGems 安装,使用 YAML 配置文件定义手势和操作,提供灵敏度设置和外部触控板自动添加功能。Fusuma 允许用户自定义滑动、缩放、旋转等手势,并通过插件系统扩展功能。这个工具为 Linux 系统带来了类似其他操作系统的丰富触控体验。
spaCy - 高性能自然语言处理库
GithubPythonspaCy开源项目热门神经网络模型自然语言处理训练系统
spaCy 是一个高级自然语言处理库,支持Python和Cython,适用于实际产品开发。它提供预训练管道,支持70种以上语言的分词和训练,拥有最先进的速度和神经网络模型,可用于词性标注、句法解析、命名实体识别、文本分类等多种任务。spaCy 同时支持多任务学习和使用预训练变换器,如BERT,适合生产环境下的训练系统,模型打包,部署和工作流管理,是商业开源软件,遵循MIT许可证。
hazm - 波斯语自然语言处理的全能工具
GithubHazmNLP工具包使用指南开源项目波斯语处理特征
Hazm是一个Python库,用于处理波斯语文本的自然语言处理任务,功能包括文本标准化、分词、词形还原、词性标注和依存关系解析等。使用这些功能可以分析、处理和理解波斯语文本。Hazm还支持读取流行的波斯语语料库,并创建词和句子的嵌入向量。其易于安装和多种预训练模型的选择,大大简化了波斯语NLP任务。
kss - 韩语字符串处理工具包,支持自然语言处理和数据分析
GithubKssPython开源项目数据分析数据预处理自然语言处理
Kss提供多种韩语字符串处理功能,适用于自然语言处理、数据预处理和数据分析等领域。工具设计简洁易用,支持分词、关键词提取、拼音转换等模块,用户可通过简单代码调用实现复杂字符串操作。Python、Java等多种编程语言兼容性强,并支持良好的向后兼容。
読みたい Yomitai - 优化日语阅读体验的智能辅助工具
AI工具Yomitai日语学习注释系统自学方法阅读辅助
Yomitai是一款面向日语学习者的阅读辅助工具,通过减少查词阻力来提升阅读流畅度。系统采用颜色和数字快速索引方法,自动化查词和注释过程,模拟了作者独特的学习方式。该工具特别适合具备一定日语基础但在阅读原文时仍有困难的学习者,为用户提供沉浸式学习体验,有效提高日语阅读能力。
sacremoses - 简洁高效的Python自然语言处理工具包和命令行界面
GithubPythonSacremoses令牌化开源项目归则化模型训练
Sacremoses是一个支持Python 3的自然语言处理工具包,提供分词、去分词、真字修复和文本规范化功能。支持命令行操作和多进程处理,让大规模文本处理变得更简单。
nlp-lang - 自然语言处理工具包,提供词语标准化、汉字转拼音等功能
GithubViterbi算法nlp-lang开源项目自然语言处理词语标准化词频统计
该项目封装了常用的自然语言处理工具和组件,如词语标准化、tire树结构、文本断句、html标签清理、Viterbi算法等。组件还包括汉字转拼音、简繁体转换、bloomfilter、指纹去重、SimHash相似度计算、词共现统计、内存搜索提示和WordWeight统计等。
manga-ocr - 日本漫画光学字符识别工具,支持多种文本处理场景
GithubManga OCRPythonTransformers光学字符识别开源项目日本放送協会
Manga OCR 是一款基于Transformer的自定义端到端模型的光学字符识别工具,专为日本漫画设计。它可以识别垂直和平行文本、带有振假名的文本、覆盖在图像上的文本、各种字体以及低质量图像。Manga OCR 支持一次性识别多行文本,适用于漫画中的文本气泡。同时,该项目还提供与GUI阅读器和HTML覆盖生成工具的集成,便于用户创建完整的阅读和挖掘工作流程。
YuzuMarker.FontDetection - 中日韩字体识别模型和场景文本图像数据集生成
CJK字体识别GithubYuzuMarker.FontDetection开源数据集开源项目数据生成模型训练
YuzuMarker.FontDetection 项目提供了一个专门针对中日韩字体识别的模型,并详尽介绍了生成场景文本图像数据集的方法。用户可以利用CJK字体包和背景图片自动生成所需的数据集,项目现已开源数据集供下载,支持多种字体渲染技术和模型训练选项,有助于提升字体识别的准确性。更多信息请访问项目官网和文档。
semchunk - 快速准确的文本语义分块Python库
GithubPython库semchunk开源项目文本分块自然语言处理语义分析
semchunk是一个高效的Python文本分块库,能将文本分割成语义连贯的片段。与同类库相比,它在语义准确性和处理速度方面都有显著提升。该库采用先进的分块算法,兼容多种分词器和token计数工具,可处理单条或批量文本,并支持多进程加速。semchunk适用于大规模文本处理和各类自然语言分析任务。
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