kagome

纯Go实现的开源日语形态素分析工具支持多种词典和分词模式

Kagome是一个用Go语言开发的开源日语形态素分析工具。它支持将MeCab-IPADIC和UniDic等多种词典嵌入二进制文件，并提供普通、搜索和扩展三种分词模式。Kagome可通过命令行、服务器或WebAssembly方式使用，具有性能高、易于集成和跨平台等特点，适用于各种日语文本处理任务。

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介绍相关项目

Sudachi - 高性能日语形态素分析器支持多级分词和丰富词典

GithubSudachi分词模式开源项目形态素分析插件系统日语分词

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。

fugashi - 日语分词和形态分析的Cython高效解决方案

GithubMeCabUniDicfugashi开源项目日本分词自然语言处理

fugashi是一个基于MeCab的Cython包装器，为Python用户提供高效的日语分词和形态分析功能。它支持Linux、OSX和Windows平台，并推荐使用易于安装的UniDic词典。用户可以通过pip轻松安装fugashi及其词典，实现高效的日语文本处理。除了标准词典，fugashi还支持自定义词典，同时为研究人员提供引用支持，满足不同用户需求。

konoha - 多功能日语分词器集成工具

APIGithubKonohaPython库开源项目日语分词器自然语言处理

Konoha是一个集成多种日语分词器的Python库，支持MeCab、KyTea、Janome等主流工具。它提供统一接口，便于切换不同分词器，还包含基于规则的分词器和句子分割器。Konoha支持远程文件和云存储，适用于各种日语自然语言处理任务。

nagisa - 日本语分词和词性标注的简单易用工具

GithubNagisaPython开源项目日语分词神经网络词性标注

Nagisa是一个用于日语分词和词性标注的Python模块，基于递归神经网络，提供字符级和单词级的分词模型及标签词典的词性标注模型。工具设计简单易用，支持多种Python版本，兼容Linux、macOS和Windows系统。通过pip命令即可安装，项目详细文档和资源链接可在官方页面找到。

sudachi.rs - Rust实现的高性能日语分词工具

GithubRust实现Sudachi命令行工具开源项目形态分析器日语分词

sudachi.rs项目是日语形态分析工具Sudachi的Rust版本。它能够进行多粒度分词、词形标准化和空格分词。此外,该工具支持用户自定义词典、处理未知词,并可通过命令行或API使用。sudachi.rs以高效性能和易用性为特点,适用于各种日语自然语言处理任务。

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。

tokenizer - Go语言实现的自然语言处理分词库

GithubGo语言NLPTokenizer分词开源项目预训练模型

Tokenizer是一个纯Go语言实现的自然语言处理分词库，支持Word level、Wordpiece和BPE等多种分词模型。该项目可用于训练新模型或微调现有模型，并兼容HuggingFace预训练模型。Tokenizer为Go开发者提供了构建NLP应用所需的工具，助力高效生产级软件开发。

pecab - 纯Python实现的高效韩语形态素分析工具

GithubPecabPython库开源项目形态素分析自然语言处理韩语分析

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。

Kiwi - 韩语形态素高效分析工具，支持多语言包装

C++GithubKiwi开源项目모델 파일오픈 소스한국어 형태소 분석기

Kiwi是一款开源的韩语形态素分析器，旨在以高效速度和高精度为用户提供形态素分析。核心库使用C++编写，并支持Python、Java、C#等多种编程语言。Kiwi基于Sejong词性标注体系，并使用Sejong Corpus和모두의 말뭉치训练模型，能够纠正简单输入错误，并且支持多线程处理，适合大规模文本分析。提供多种实用功能及不同规模的模型选择。

kyoto - Go语言服务器端前端框架简化Web开发

GithubGo框架Kyoto动态布局开源项目服务器端前端组件开发

Kyoto是一个Go语言服务器端前端框架，旨在解决传统模板开发的局限性。该框架提供了页面和组件创建、状态管理、渲染控制和动态布局更新等功能，有效简化了前端开发中的责任分离、组件结构和异步加载等问题。Kyoto以最小依赖和充分利用Go内置特性为设计理念，为开发者提供了简洁的API和实用工具，是追求高效服务器端渲染的Go开发者的理想选择。

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