#tokenization

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。

ngram项目是一个构建N元语言模型的开源工具，通过实践演示机器学习和自然语言处理的基础概念。项目使用32,032个名字作为数据集，实现字符级语言模型，涵盖训练、评估、数据分割等核心环节。提供Python和C语言双版本实现，便于深入理解N元模型原理及性能比较。适合入门者学习自回归语言建模和机器学习基础知识。

mistral-common是一套简化Mistral模型使用的工具集。它提供三个版本的高级分词器，支持文本与标记转换、工具解析和结构化对话处理。该项目集成了API验证和规范化功能，支持pip安装和源码构建。兼容多种开源和端点模型，为开发者提供了高效的Mistral模型集成解决方案。