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wiktextract

高效提取Wiktionary数据的开源Python工具

Wiktextract是一款开源Python工具,专门从英语Wiktionary数据中提取多语言词典信息。通过展开模板和Lua宏,它能准确提取释义、词形和发音等数据。Wiktextract可提取词条、词性、变形、翻译、发音和用法等多方面信息,支持命令行使用或作为Python库集成。这一工具为自然语言处理、机器翻译等领域提供了丰富的词典资源。

H2-keywordextractor - 精准高效的文本摘要生成工具
AutoTrainGithubHuggingface二氧化碳排放开源项目总结模型模型训练验证指标
该项目通过AutoTrain进行文本摘要自动化,专注于金融数据集,具有较低的CO2排放。验证指标如Loss 1.406及Rouge指标等提供了可参考的模型性能数据。使用者可以借助cURL接口轻松调用此模型进行文本处理。
pyvideotrans - 视频翻译与多语言配音解决方案
Githubpyvideotrans开源项目翻译模型视频翻译语音识别配音工具
这款工具支持将视频内容翻译为多种指定语言,并自动生成字幕和配音。集成了faster-whisper、openai-whisper、GoogleSpeech等多个语音识别、翻译和文本合成模块,支持中文、英语、韩语、日语等20多种语言。用户可以进行视频翻译、字幕生成和批量处理,并可以选择保留背景音乐,适用于Windows、MacOS、Linux等多种平台。
PDF-Extract-Kit - 全面高效的PDF文档内容提取工具包
GithubPDF提取公式识别布局检测开源项目文档内容表格识别
PDF-Extract-Kit是一款集成多种先进技术的PDF内容提取工具包。它结合了LayoutLMv3布局分析、YOLOv8公式检测、UniMERNet公式识别、StructEqTable表格识别和PaddleOCR文字识别等功能,能够准确高效地提取各类PDF文档中的结构化内容。该工具适用于学术论文、教科书、研究报告和财务报表等多种文档类型,即使面对扫描质量欠佳或带有水印的PDF文件,也能保持稳定的提取效果。
lingua-go - 准确识别文本语言的灵活工具,适用于多种自然语言处理场景
AIGithubLingua开源项目文本分类自然语言处理语言识别
Lingua-go 是一款能够准确识别文本语言的开源工具,适用范围广泛,包括长文本、单个词语和短语等。相比其他库,它在处理短文本时表现更佳,无需依赖外部API,支持75种语言,完全离线使用,适合预处理、文本分类和拼写检查等自然语言处理任务。
cltk - 古典语言自然语言处理工具包
CLTKGithubNLPPython古典语言开源项目自然语言处理
CLTK是一个用于古典语言的Python自然语言处理库,提供近20种古典语言的处理管道和模型。用户可以通过pip安装最新版本,同时提供详细的安装和开发文档,支持从源代码安装。该工具特别适用于处理历史语言的学者,填补了现有NLP框架在这一领域的空白。
sound_dataset_tools2 - 多功能语音数据集制作工具
GUI界面GithubVITSsound_dataset_tools2开源项目语音数据集音频处理
sound_dataset_tools2是一款语音数据集制作工具。它具有GUI界面,支持音频+字幕和纯音频自动切割两种数据导入方式。该工具优化音频切割效果,减少断音问题,可导出符合VITS等项目要求的数据集格式。它还包含语音评测功能,有助于从大量数据中筛选出高质量数据集。此工具适用于需要创建语音数据集的研究人员和爱好者。
pypandoc - Python实现的多格式文档转换工具
GithubPandocPythonpypandoc开源项目文档转换
pypandoc是pandoc文档转换工具的Python封装库,支持多种格式间的转换,如Markdown到PDF、HTML到Word等。它提供简洁的API,支持自定义参数和过滤器,能处理Unicode文本。pypandoc可通过pip安装,也提供包含pandoc的二进制包。作为一个灵活的文档处理工具,pypandoc简化了在Python中使用pandoc的过程。
Easydict - macOS查词与翻译工具
EasydictGithubOCRmacOS多语言支持开源项目翻译
Easydict是专为macOS开发的词典翻译工具,提供词汇查找、全文翻译和OCR识别功能。整合了多种翻译平台,包括有道、苹果系统词典和Google。涵盖48种语言,并配备自动语种识别与智能查询,实现便捷高效的翻译体验。
natasha - 多功能俄语自然语言处理工具,支持词嵌入、句子分割、形态标注等
GithubNLPNatashaRussian language开源项目模型优化自然语言处理
Natasha是一款用于解决俄语基础自然语言处理任务的工具,包括词标记、句子分割、词嵌入、形态标注、词形还原、短语规范化、句法解析、命名实体识别和事实提取。它在新闻领域的性能媲美或优于现有最佳模型。支持在CPU上运行,使用Numpy进行推理,注重模型体积、内存使用和性能。Natasha项目集成了多个库如Razdel、Navec、Slovnet和Yargy,提供统一的API,用户可在Python 3.7+环境中方便安装并快速上手使用。
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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