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

awesome-hungarian-nlp - 匈牙利NLP资源与工具综合清单

GithubNLP匈牙利语开源项目形态分析词向量语料库

该项目整理了丰富的匈牙利自然语言处理资源,包括开源工具、语言模型和数据集。涵盖分词、形态分析、词性标注等多项NLP任务,并收录预训练词嵌入和Transformer模型。此外还包含语料库、语言学资源等。内容全面,适合研究人员和开发者参考使用。

ltp - 中文自然语言处理平台，多任务和高效推理支持

GithubLTP中文自然语言处理分词开源项目深度学习模型预训练模型

LTP（Language Technology Platform）提供中文分词、词性标注、句法分析和命名实体识别等自然语言处理功能。通过多任务框架和共享预训练模型进行优化，显著提升性能。LTP支持快速的感知机算法推理和高精度的深度学习分析，并在Huggingface Hub上提供预训练模型下载。最新版LTP v4.2.0优化了结构，并支持用户自定义模型训练和上传，提高了灵活性和实用性。

gruut - 多语言文本处理与IPA音素转换开源库

GithubGruutIPASSML开源项目文本清理语言处理

Gruut是一个开源的多语言文本处理库，提供分词、文本清理和IPA音素转换功能。该工具支持SSML标记处理，可自动扩展数字、日期和货币表达式，并具备命令行接口。Gruut目前支持多种语言，包括英语、法语和德语等。作为一个versatile的文本处理工具，Gruut适用于语音合成和自然语言处理等领域的开发任务。

fastText - 高效词向量学习和文本分类库

GithubfastText开源项目文本分类机器学习自然语言处理词向量

fastText是Facebook开发的开源自然语言处理库,专注于高效词向量学习和文本分类。它支持157种语言,利用子词信息丰富词向量表示,并采用多种技巧提升分类性能。该库易用且训练速度快,适合大规模文本处理。fastText还提供模型量化功能,可大幅压缩模型体积,便于部署。

German-NLP - 德语自然语言处理开源工具及资源汇总

German-NLPGithub工具开源项目文本语料库语言处理资源

本页面收录了德语自然语言处理的各种开源工具和资源，涵盖文本语料库、通用资源、语言处理、语义分析、语音处理和机器翻译等多个类别。这些资源注重易用性和用户友好性，且保持持续更新。社区贡献和建议帮助维护列表的时效性。

ansj_seg - 精准高效的中文分词工具

AnsjCRFGithubHMM中文分词开源项目自然语言处理

Ansj中文分词是一个基于n-Gram、CRF和HMM的Java实现，具有每秒约200万字的高效分词能力，准确率超过96%。其功能包括中文分词、姓名识别、自定义词典、关键字提取、自动摘要和关键词标记，适用于对分词效果要求高的自然语言处理项目。

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。

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。

skweak - Python开源工具助力NLP弱监督学习

GithubNLPskweak开源项目弱监督标注函数聚合模型

skweak是一个基于Python的开源工具包，通过弱监督方法解决NLP中标注数据稀缺问题。用户可定义多个标注函数自动标注文档，并聚合结果生成标注语料库。支持序列标注和文本分类，提供简洁API快速实现标注功能。与SpaCy集成，易于融入现有NLP流程。适用于资源匮乏语言、特定任务标签等场景，是NLP项目的有力助手。

Recognizers-Text - 微软开源的多语言实体识别与解析库

GithubMicrosoft Recognizers TextNLP多语言支持实体识别开源项目

Recognizers-Text是微软开发的开源工具库，专门用于多语言环境下的实体识别和解析。它支持识别数字、单位、日期和时间等实体，适用于中文、英文等多种语言。该库为LUIS等微软平台提供底层支持，同时提供C#、JavaScript等多种编程语言的独立包。目前该项目正在不断扩展对更多语言的支持。

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