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subword-nmt

神经机器翻译子词分割预处理工具

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。

tokenizer - Go语言实现的自然语言处理分词库
GithubGo语言NLPTokenizer分词开源项目预训练模型
Tokenizer是一个纯Go语言实现的自然语言处理分词库,支持Word level、Wordpiece和BPE等多种分词模型。该项目可用于训练新模型或微调现有模型,并兼容HuggingFace预训练模型。Tokenizer为Go开发者提供了构建NLP应用所需的工具,助力高效生产级软件开发。
text2vec - 多模型文本向量化工具,支持多语言文本匹配分析
BERTGithubText2vec开源项目文本向量化文本相似度模型训练
text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型,如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具,方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀,尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持,能够满足各种文本语义分析任务的需求。
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。
subtitle - 开源多语言字幕生成工具 支持AI驱动和自托管部署
AIGithubSubtitle多语言开源开源项目自托管
Subtitle是一款开源的字幕生成工具,支持多语言处理和自托管部署。该工具采用AI技术为视频内容创建准确、自然的字幕,并可轻松集成到现有工作流程。它提供多种AI模型选择和自定义参数设置,适应不同场景的字幕需求。用户可通过命令行或二进制文件运行,输出多种格式的字幕文件。这个项目为个人用户、内容创作者和企业提供了便捷的字幕解决方案。
rust-tokenizers - Rust实现的高性能自然语言处理分词器
Githubrust-tokenizers分词器开源项目性能优化自然语言处理语言模型
rust-tokenizers是一个为现代自然语言处理模型设计的分词器库。该项目支持WordPiece、BPE和Unigram等分词算法,适用于BERT、GPT、RoBERTa等Transformer架构。库提供单线程和多线程处理,并具有Python接口,可用于各类NLP项目的文本预处理。
Opus-MT - 多语言神经机器翻译的开源框架
GithubMarian-NMTOPUS-MT多语言开源开源项目机器翻译
Opus-MT是一个开源的神经机器翻译项目,基于Marian-NMT框架开发。该项目利用OPUS数据集训练模型,结合SentencePiece分词和eflomal词对齐技术,提供多语言翻译功能。Opus-MT支持基于Tornado的Web应用和WebSocket服务两种部署方式,并提供大量预训练模型供用户下载。在Tiyaro.ai平台上,Opus-MT部署了543个在线演示API,方便用户体验。这个项目致力于为全球用户提供开放、便捷的翻译服务。
wtpsplit - 多语言文本分割工具 支持85种语言的高效句子和段落分割
GithubSaT多语言开源项目文本分割深度学习自然语言处理
wtpsplit是一个开源的文本分割工具,实现了最新的SaT模型。它支持85种语言的句子和段落分割,具有高效、稳健的特点。该工具通过LoRA技术可适应特定领域和风格,提供多种模型大小以满足不同应用需求。wtpsplit在保持高性能的同时,还具有较低的计算成本,适用于从通用句子分割到特定领域文本处理的各种场景。
bert-base-chinese-ws - BERT基础中文分词模型提升自然语言处理效率
BERTCKIPGithubHuggingfacetransformer模型开源项目模型繁体中文自然语言处理
CKIP实验室开发的BERT基础中文分词模型提供高效的中文文本处理功能,包括分词、词性标注和命名实体识别。该模型支持繁体中文,适用于多种自然语言处理任务。为获得最佳性能,推荐使用BertTokenizerFast作为分词器。该开源项目的详细信息和使用指南可在GitHub上查阅。
NLP-Natural-Language-Processing - 全面的自然语言处理资源与工具库
GithubNatural Language Processing开源项目数据科学机器学习深度学习计算机视觉
提供全面的自然语言处理(NLP)资源,涵盖数据集、前沿技术、课程、书籍推荐、GitHub代码示例及流行工具。涉及数据分析、知识图谱、模型与算法、情感分析、主题建模等任务的详细资料与学习路径。了解最新NLP动态,探索自然语言处理的应用潜力。
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。
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