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spaCy

高性能自然语言处理库

spaCy自然语言处理Python神经网络模型训练系统Github开源项目热门

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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介绍知识库相关项目
pytextrank - 基于图算法的Python自然语言处理与知识图谱工具
GithubPyTextRankspaCy图算法开源项目文本摘要自然语言处理
PyTextRank 是一个Python实现的TextRank算法库，作为spaCy管道扩展，专注于图形化自然语言处理和知识图谱应用。它支持短语提取、低成本抽取式摘要，方便将非结构化文本转化为结构化信息。
wink-nlp - 高性能和高精度的JavaScript自然语言处理库
GithubJavaScriptwinkNLP开源项目文本分析自然语言处理高性能
这个JavaScript自然语言处理库优化了性能和精度，可显著提升NLP应用开发效率。它支持单词嵌入，代码无外部依赖，体积仅约10KB，并有近100%的测试覆盖率。主要功能包括多语言分词、句子边界检测、情感分析、词性标注和命名实体识别，适用于Node.js、浏览器和Deno环境。
spark-nlp-workshop - Python和Scala自然语言处理实践资源
GithubPythonScalaSpark NLP开源项目机器学习自然语言处理
Spark NLP Workshop是一个开源项目，提供丰富的Jupyter笔记本和教程，展示如何在Python和Scala中使用Spark NLP进行自然语言处理。项目涵盖注释、评估和训练等方面，并包含适用于不同开发环境的Databricks笔记本。此资源库支持本地和Google Colab环境的简易设置，为数据科学家和开发者提供了实用的NLP工具和示例。
AwesomeNLP - 从基础到前沿的NLP实战教程与学习资源
GithubNLP信息抽取大模型开源项目知识图谱自然语言处理
这个开源项目提供了全面的NLP学习资源，涵盖文本分类、信息抽取、知识图谱、机器翻译等多个领域的理论和实战教程。项目为NLP初学者设计了详细的学习路径，同时也包含了大模型应用等前沿内容。资源丰富且实用，适合希望深入学习自然语言处理的人员参考。
transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。
keras-nlp - 兼容多框架的自然语言处理工具和预训练模型
GithubJAXKerasNLPPyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理
KerasNLP 是一个兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch 的自然语言处理库，提供预训练模型和低级模块。基于 Keras 3，支持 GPU 和 TPU 的微调，并可跨框架训练和序列化。设置 KERAS_BACKEND 环境变量即可切换框架，安装方便，立即体验强大 NLP 功能。
awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具
GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理
该项目列出了多个优秀的开源项目和应用，均与Hugging Face库集成，为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库，提升自然语言处理任务的效率和效果。
dynet - 动态结构神经网络库 适用于自然语言处理
DyNetGithub动态神经网络开源项目深度学习神经网络库自然语言处理
DyNet是一个专为动态结构神经网络设计的开源库，由卡内基梅隆大学主导开发。该库采用C++编写并提供Python接口，可在CPU和GPU上高效运行。DyNet特别适用于自然语言处理任务，在语法分析和机器翻译等领域表现突出。其独特的自动批处理功能进一步提升了处理动态网络的效率。
fasttext-en-vectors - 多语言词向量学习和文本分类开源库
GithubHuggingfacefastText开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理词向量
fastText是一个开源轻量级库，专注于词向量学习和文本分类。它支持157种语言，可在普通硬件上快速训练，并提供预训练模型。fastText适用于文本分类、语言识别等任务，从实验到生产均可使用。该库简单易用，能在短时间内处理海量文本，是自然语言处理领域的高效工具。
Introduction-NLP - 《自然语言处理入门》详细解析
GithubHanLP命名实体识别开源项目文本分类机器学习自然语言处理
本项目详细解析《自然语言处理入门》，涵盖中文分词、词性标注、命名实体识别等NLP核心技术，为初学者及爱好者提供清晰的学习路径和实用的笔记。
相关项目
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