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pycorrector

多模型中文文本纠错工具包,支持音形语法纠错

pycorrector是一个开源的中文文本纠错工具包,集成了多种模型如Kenlm、BERT、MacBERT等。该工具可纠正音似、形似、语法及专名错误,并支持自定义混淆集和专名词典。项目提供多个预训练模型,在SigHAN数据集上进行了评估。pycorrector适用于中文文本纠错的研究和实际应用场景。

Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型
此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色,支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。
bob-plugin-openai-polisher - 语言润色和语法纠错插件
APIBobChatGPTGithubOpenAI Polisher开源项目插件
基于 ChatGPT API 的 Bob 插件,提供语言润色和语法纠错功能。结合 macOS 平台的 Bob 翻译和 OCR 软件,以及 PopClip 的划词功能,用户只需简单安装和配置,即可享受高效的语言优化服务。该插件支持流式输出,提升用户体验。
spelltest - AI应用的LLM质量测试工具
AI质量保证GithubGoogle ColabSpelltest大语言模型开源项目模拟测试
高效测试大型语言模型应用,确保在各种场景下提供准确的响应。通过模拟用户交互和自动质量评估,实现无缝开发流程集成,降低手动测试成本,提高用户满意度。
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。
g2pW - 普通话多音字消歧的开源解决方案
BERT模型Githubg2pW开源项目拼音转换普通话自然语言处理
g2pW是一个开源的普通话多音字消歧工具,基于条件加权softmax BERT模型。它可将中文文本转换为拼音或注音符号,支持简繁体中文并提供离线使用功能。该项目已集成至PaddleSpeech和pypinyin-g2pW等开源项目中,在语音合成和自然语言处理领域具有广泛应用。
zhlint - 智能中文文本校对与格式化工具
GithubNode.js包zhlint中文文本命令行工具开源项目标准化
zhlint 是一款专门针对中文文本的智能校对与格式化工具。它可自动优化中英文间距、转换标点符号全半角、统一中文标点简繁体等。该工具支持 Markdown 和 Hexo 标签语法,既可通过命令行使用,也可作为 Node.js 包集成。zhlint 提供多种自定义规则,使用者可根据实际需求灵活调整校对标准。
llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包
GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练
llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包,支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能,支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面,以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型,提供多种训练方法和量化选项。
ernie - 简化BERT模型的文本分类与预测工具
BERTErnieGithub句子分类开源项目模型微调预测
Ernie是一个基于BERT的Python库,为文本分类和预测任务提供简洁接口。它支持多种预训练模型,允许微调和自定义。Ernie具备灵活的文本分割和结果聚合策略,能够处理长文本,并提供模型保存、加载和自动保存功能。这个工具适用于情感分析、文本分类等多种自然语言处理任务,为NLP研究和开发提供了便捷的解决方案。
python-pinyin - 多功能汉字拼音转换库
GithubPythonpypinyin命令行工具多音字开源项目汉字拼音转换
python-pinyin是一个开源的汉字拼音转换库,支持多音字智能匹配和多种拼音风格。该库可用于汉字注音、排序和检索,支持简繁体、注音符号和威妥玛拼音。提供简单API和命令行工具,适用于多个Python版本。开发者可通过自定义词库提高准确性,适合各类中文拼音处理任务。
PL-BERT - 通过PL-BERT实现更自然的语音合成
GithubPL-BERT图标预测开源项目文本转语音自然语言模型语音合成
PL-BERT,一种创新的音素级预训练语言模型,通过预测掩码音素对应的字形,有效提升了多语种文本到语音转换的自然度和准确性。经科学评估,其合成语音质量在面对非模型文本时,较传统方法有明显提高,推动了语音合成技术的进步。
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