wink-nlp-utils

轻量级自然语言处理工具集简化文本预处理和分析

NLP 文本处理分词句子边界检测停用词 Github 开源项目

wink-nlp-utils是一个轻量级自然语言处理工具集，提供36多个实用函数。支持姓名提取、语料库生成、句子分割、分词和停用词移除等功能。适用于语义搜索和文本分类等任务的预处理，为开发人员提供简洁API。该项目是wink开源家族的一员，专注于文本预处理和分析，在npm上可用，具有完整的文档和测试覆盖率。支持Node.js环境。

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介绍相关项目

Synonyms - 中文近义词自然语言处理工具包

GithubSynonyms中文近义词分词开源项目相似度计算自然语言处理

Synonyms是一个开源的中文近义词工具包,用于自然语言处理任务。它支持文本对齐、相似度计算、语义偏移和关键词提取等功能。该工具包基于大规模词向量模型,覆盖43万余词汇,适用于聊天机器人、问答系统、推荐系统等场景。Synonyms提供词语和句子相似度计算API,可用于多种NLP应用。

spark-nlp - 高效自然语言处理与大规模语言模型开源库

Apache SparkGithubSpark NLP开源项目机器学习自然语言处理预训练模型

Spark NLP 是一个基于 Apache Spark 的开源库，提供高效且准确的自然语言处理注释，支持机器学习管道的分布式扩展。该库包含超过 36000 个预训练管道和模型，支持 200 多种语言，涵盖分词、词性标注、嵌入、命名实体识别、文本分类、情感分析、机器翻译等任务。兼容 BERT、RoBERTa 等主流变压器模型，支持 Python、R、Java、Scala 和 Kotlin。

nlp - NLP基础知识与应用案例介绍

GithubNLPfasttext开源书籍开源项目机器学习自然语言处理

介绍自然语言处理（NLP）的基础知识和实际应用，包括常用数据集、机器学习模型评价方法、词袋模型、TFIDF、Word2Vec、Doc2Vec等技术，以及多层感知机、fasttext和LDA在文档分类和主题建模中的应用。还展示了对美食评语的情感分析，说明了NLP在文本理解与安全领域的重要性。此外，还介绍了一本开源NLP入门书籍的写作和更新过程，适合想深入了解NLP技术的读者。

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。

Wordless - 开源多语言语料库分析工具

GithubWordless多语言支持开源软件开源项目语料库工具语言研究

Wordless是一款功能强大的语料库分析工具,支持多种语言处理。它可用于语言学、文学和翻译等领域的研究,提供词频统计、搭配分析等多种分析功能。该工具跨平台运行,拥有直观的用户界面,并提供完善的使用文档,有助于研究人员高效分析语料数据。

EasyNLP - 综合性易用的NLP工具包，支持大规模预训练模型

EasyNLPGithubNLP工具包分布式训练多模态预训练模型开源项目知识蒸馏

EasyNLP是一个由阿里巴巴发布的自然语言处理工具包，基于PyTorch架构，支持分布式训练和多种NLP算法。它结合知识蒸馏和少样本学习技术，支持大规模预训练模型的部署，并支持CLIP和DALLE等多模态预训练模型，与阿里云PAI平台无缝集成，提供统一的模型训练和部署框架，广泛应用于多个业务场景。

NLP_Quickbook - 自然语言处理实用指南，快速上手实战应用

GithubNatural Language Processing开源项目文本分类深度学习聊天机器人语法分析

本开源项目聚焦于帮助工程师快速掌握自然语言处理技术。从文本分类、文本清洗到深度学习和聊天机器人构建，提供详细的代码示例和实操指南。这些按主题划分的手册采用代码优先的方式讲解，便于工程师直接应用于实际项目。无论是初学者还是有经验的工程师，都能从中受益，提升自然语言处理技能。

MiNLP - 迈向智能文本解析的先进中文自然语言处理平台

GithubMiNLP中文分词开源开源项目结构化解析自然语言处理

小米自然语言处理平台（MiNLP）涵盖词法、句法和语义分析模块，已在公司业务中广泛应用。MiNLP-Tokenizer中文分词工具自2020年11月开源以来不断优化。2021年计划开源词性标注和命名实体识别工具，并逐步开源句法和语义分析工具，致力于打造功能领先的NLP平台。duckling-fork-chinese专注于中文结构化解析，广泛应用于小爱生产环境，尤其在数字和时间解析方面表现出色。

gse - 多语言高效NLP和文本分词工具

GithubGo语言NLPgse分词算法多语言支持开源项目

Gse是一款支持多种分词模式及多语言（包括英文、中文、日文等）的高效NLP和文本分词工具。它采用双数组Trie和动态规划等算法，并通过ElasticSearch和Bleve集成，提供强大的文本处理能力。项目内还支持TensorFlow的NLP和命名实体识别（NER）功能，支持用户自定义词典和词性标注。作为一个开源项目，Gse在简体中文、传统中文和其他语言的文本处理上有优异表现。

llama-tokenizer-js - 在浏览器和Node环境中高效实现LLaMA模型的分词

GithubJavaScriptLLaMAllama-tokenizer-jsnpmtokenizer开源项目

Llama-tokenizer-js 是一款JavaScript客户端分词器，适用于LLaMA 1和LLaMA 2模型，并支持TypeScript。该工具无依赖、易于使用，专为客户端准确计算token数量设计。利用优化的BPE算法实现高效运行时间和小巧包大小。支持浏览器和Node环境，并提供便捷的demo和详细使用说明。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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