#形态素分析

vibrato - Viterbi算法驱动的高效分词器
VibratotokenizationGithub开源项目形态素分析MeCabRust
Vibrato是利用Viterbi算法的高效分词器,用Rust重写并优化了MeCab分词器,显著提高分词性能。它支持与MeCab兼容的输出,并允许从自己的数据训练分词参数。Vibrato擅长处理大规模矩阵数据,加快分词速度。项目提供了Python接口和WebAssembly演示,兼顾多种应用场景。详见项目文档,可通过Slack社区进行讨论。支持Apache 2.0和MIT双许可。
pecab - 纯Python实现的高效韩语形态素分析工具
Pecab形态素分析自然语言处理Python库韩语分析Github开源项目
Pecab是一个基于Mecab的纯Python韩语形态素分析工具,保留了Mecab的高速和准确性,同时简化了安装流程。该工具提供形态素分割、词性标注和名词提取等功能,并采用零拷贝内存映射和双数组字典树技术,显著提升了加载速度并降低了内存占用。Pecab为韩语自然语言处理提供了一个高效且易于使用的解决方案。
khaiii - Kakao开源的韩语形态素分析工具
khaiii形态素分析机器学习自然语言处理韩语分析Github开源项目
khaiii是Kakao开发的开源韩语形态素分析工具,采用CNN算法实现。该项目结合预分析词典和错误修复技术,在保证准确率的同时提供高效处理速度。支持自定义词典,可用于韩语自然语言处理的基础预处理,适合大规模文本分析场景。
Sudachi - 高性能日语形态素分析器 支持多级分词和丰富词典
Sudachi日语分词形态素分析分词模式插件系统Github开源项目
Sudachi是一款开源的日语形态素分析器,支持多级分词、大型词典和插件系统。基于UniDic和NEologd,Sudachi提供强大的文本正规化功能,可同时进行形态素分析和命名实体识别。它具有命令行接口和Java API,便于集成应用。Sudachi在分词准确性和性能上表现优秀,是处理日语文本的有力工具。