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TorchText自然语言处理工具包即将终止开发并发布最终版本

TorchText将于2024年4月发布其最终稳定版0.18。这一NLP工具包包括原始文本迭代器、基本NLP构建模块、文本处理转换、预训练模型和词汇类等功能。推荐使用Anaconda安装，支持多种Python版本。指南和文档包括SpaCy、Moses等可选依赖项。提供详细教程和示例帮助用户入门。

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介绍相关项目

small-text - Small-Text：Python中的文本分类主动学习工具

GithubPythonsklearnsmall-text开源项目文本分类积极学习

Small-Text 是一个前沿的文本分类主动学习工具，支持多种查询策略、初始化策略和停止准则，用户可以灵活组合使用。工具支持 GPU 加速的 Pytorch 模型和 transformers 集成，适用于复杂文本分类任务，同时也支持 CPU 的轻量安装。科学验证的组件和详细文档使无论是试验还是实际应用，都变得更简单。要求 Python 3.7 或更高版本，支持 CUDA 10.1 或更新版本。如需了解更多，请访问其文档和安装指南。

text2text - 跨语言文本处理的综合工具包

GithubText2Text开源项目文本生成自然语言处理语言翻译跨语言模型

提供跨语言文本生成、翻译、嵌入和问答等功能的NLP工具包，支持百种语言。可在Google Colab平台免费运行，适用学术研究、企业应用和个性化开发。通过示例和快速入门指南，用户能快速掌握强大的多语言模型，高效处理文本。

allennlp - 基于PyTorch的Apache 2.0自然语言处理研究库

AI2 TangoAllenNLPGithubNLPOptunaPyTorch开源项目

AllenNLP是一个基于PyTorch的Apache 2.0自然语言处理研究库，专注于开发先进的深度学习模型。该项目已进入维护模式，并将在2022年12月16日前继续修复问题和响应用户提问。推荐的替代项目包括AI2 Tango、allennlp-light、flair和torchmetrics，以帮助用户更好地管理实验和使用预训练模型。

texthero - 全面的文本数据处理和可视化工具

GithubTexthero开源项目文本可视化文本表示文本预处理自然语言处理

Texthero是一个专为现代程序员设计的Python工具包，致力于快速高效地处理和可视化文本数据。其功能包括文本预处理、自然语言处理、文本表示、向量空间分析和文本可视化。Texthero与Pandas具有相同的表达能力，并提供全面的文档支持，对语言学知识要求较低。该项目免费开源，鼓励社区贡献，共同提升多语言支持。

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。

bert4torch - 基于PyTorch开发的自然语言处理工具

Githubbert4torch功能开源项目快速上手模型预训练权重

bert4torch是一个基于PyTorch开发的自然语言处理工具。支持包括BERT、RoBERTa、GPT在内的多种预训练模型，适用于广泛NLP任务。提供丰富示例及详尽文档，助力快速实施项目。特包高级功能如大模型推理，极致满足专业需求，是NLP领域的首选工具库。

maxtext - 高性能与可扩展的开源大模型解决方案，支持TPUs与GPUs

GPUGithubJaxLLMMaxTextTPU开源项目

MaxText是一个高性能、可扩展的开源大模型，采用纯Python和Jax编写，专为Google Cloud的TPUs和GPUs设计。支持训练和推理，能够从单个主机扩展到大型集群，且无需复杂优化。MaxText适用于研究和生产中的大型语言模型项目，支持Llama2、Mistral和Gemma模型，并提供详细的入门指南和性能测试结果。

TextPruner - 使用低成本且无需训练的方法优化预训练语言模型

GithubNLP任务PyTorchTextPruner开源项目模型剪枝预训练语言模型

TextPruner提供低成本且无需训练的方法来优化预训练语言模型，通过减少模型尺寸加快推理速度。兼容多种NLU模型，提供用户友好的接口，支持词汇、Transformer和流水线剪枝。用户可以方便地根据需求自定义配置。详细文档和实验结果支持，帮助用户快速上手并验证性能提升。适用于Python 3.7及以上版本，依赖torch和transformers库。

Tacotron-pytorch - 端到端文本至语音合成技术的高效实现

GithubLJSpeechTacotron-pytorchpytorch开源项目文本转语音训练

Tacotron-pytorch是基于Pytorch框架开发的端到端文本至语音合成模型。该项目支持通过清晰的指南轻松部署和训练，使用LJSpeech数据集，并附带完整的预处理代码和网络训练文件。用户可以根据需要自定义超参数，非常适合进行科研和技术开发。项目提供了将成熟度逐渐提升的语音示例，欢迎进行下载和反馈。

interpret-text - 基于Interpret的开源NLP模型解释工具，支持文本模型分析

GithubInterpret-TextNLP互动可视化仪表板可解释性技术开源项目文本解释

Interpret-Text是一个开源工具包，基于Interpret Python包，扩展了对文本模型的支持，提供SDK和示例Jupyter笔记本。用户可以使用全球和局部解释工具，分析和解释机器学习模型的预测结果。核心功能包括社区驱动的创新技术、统一API和互动式可视化仪表盘，适用于开发者、数据科学家、业务高管和研究人员，通过多种解释器和NLP应用场景，简化模型解释和审计过程。

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