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。

文档

kobart-base-v2 - 基于BART的韩文特征提取模型

GithubHuggingfaceKoBART开源项目模型特征提取编码器解码器语言模型韩语

该项目利用BART模型的Text Infilling技术进行训练，生成了一种高效的韩文特征提取模型。KoBART-base利用超过40GB的多样化韩文数据进行训练，适用于特征提取任务。注意模型可能存在的偏见和局限性，避免在不当环境中使用。项目包含GitHub仓库和模型演示空间，便于用户深入了解和使用。

kani - 轻量且高度可定制的聊天语言模型框架

Githubkani开源项目框架自定义语言模型轻量级

kani是一个轻量且高度可定制的聊天语言模型框架，适用于自然语言处理研究人员、爱好者和开发人员。kani支持OpenAI和Anthropic等多种托管模型，以及通过Hugging Face和llama.cpp支持的开源模型。kani提供无缝的聊天记忆管理、函数调用、提示控制和异步设计功能。此外，开发者可以快速迭代并方便地学习使用kani框架。

Yi-Ko-6B - 多语言大规模自动回归模型优化文本生成性能

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Yi-Ko-6B项目通过引入韩语和英语语料库，以及扩展词汇，实现对预训练模型的增强。该模型基于Llama-2优化的transformer架构，并拥有6亿参数，专注于文本生成任务。在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag和MMLU等多项基准测试中，模型展现了突出的多语言处理能力。此外，它还能高效执行韩语句子的词分段与生成。

polyglot-ko-1.3b - EleutherAI推出13亿参数韩语自然语言处理模型

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Polyglot-Ko-1.3B是EleutherAI团队开发的韩语自回归语言模型，拥有13亿参数。该模型在863GB韩语数据上训练，在KOBEST基准测试中表现优异。与同规模模型相比，Polyglot-Ko-1.3B在多个下游任务中展现出显著优势，可应用于多种韩语自然语言处理任务。

llm_aided_ocr - 提升OCR文本质量和一致性的系统

FAISSGithubLLM-Aided OCROCROpenAI APITesseract开源项目

该系统利用自然语言处理、机器学习和智能文本处理技术，将OCR输出的文本转换为高精度、格式化良好的易读文档。它解决了字符识别错误、段落结构不正确、虚构内容和格式不一致等常见OCR问题。支持从PDF到图像的转换，使用Tesseract进行OCR，并提供通过本地或API接口进行高级错误校正、智能文本分块处理和Markdown格式化等功能。此外，还采用FAISS和嵌入相似性检查进行内容过滤，确保输出文本的质量和一致性。

polyglot-ko-3.8b - 韩国大规模自回归语言模型的技术突破

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Polyglot-Ko-3.8B是一个由EleutherAI开发的韩国大型自回归语言模型，具有3.8B参数和32个Transformer层，采用Rotary位置编码。模型在超过863GB的韩语数据集上训练，但不对公众开放，并在训练中屏蔽了个人信息，以防止生成个人识别数据。Polyglot-Ko-3.8B在COPA和HellaSwag任务中表现优异。此模型可在GPT-NeoX框架中使用，适合多种语言处理任务，但建议在使用时对潜在敏感内容进行人类审核。

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。

JioNLP - 中文自然语言处理预处理与解析工具包

GithubJioNLPLLMMELLMNLPPython开源项目

JioNLP 是一个专为自然语言处理开发者设计的工具包，提供高效的预处理和解析功能。功能包括车牌号解析、时间语义解析、关键短语抽取、文本清理和数据增强。还包含 MELLM 算法，用于评估大语言模型。安装 JioNLP 后，开发者可以快速上手，提升其 NLP 研究和应用效果。

klaam - 阿拉伯语多功能语音处理技术，识别、分类与转换

Githubfastspeech2klaamwav2vec开源项目文本转语音语音识别

klaam项目通过采用尖端技术模型如wave2vec和fastspeech2，提供全面的阿拉伯语语音识别、分类和文字转语音服务。支持多种方言和数据集，便于培训、预测与快速部署。

kobart - 优化长序列语义理解能力的韩语BART模型

GithubHuggingfaceKoBARTtransformer开源项目模型自然语言处理韩语预训练模型

KoBART-base-v2是一款优化的韩语自然语言处理预训练模型，基于BART架构开发。通过引入聊天数据训练，该模型增强了长序列语义理解能力，在NSMC情感分析任务中准确率达90.1%。KoBART还优化了模型结构，增加bos/eos后处理器，移除token_type_ids，进一步提升性能。研究者可借助transformers库轻松应用这一先进的韩语NLP模型。

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