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wtpsplit

多语言文本分割工具 支持85种语言的高效句子和段落分割

SaT文本分割多语言自然语言处理深度学习Github开源项目

wtpsplit是一个开源的文本分割工具，实现了最新的SaT模型。它支持85种语言的句子和段落分割，具有高效、稳健的特点。该工具通过LoRA技术可适应特定领域和风格，提供多种模型大小以满足不同应用需求。wtpsplit在保持高性能的同时，还具有较低的计算成本，适用于从通用句子分割到特定领域文本处理的各种场景。

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介绍相关项目
multilingual-e5-large-pooled - 多语言支持的句子相似性与特征提取模型
GithubHuggingfaceMTEBmultilingual-e5-large分类句子相似度开源项目模型特征提取
此项目基于多语言处理，融合Sentence Transformers技术，专注于句子相似性与特征提取。支持多语言，适用于分类、重排序、文本聚类等多种场景。模型在各种任务中表现优异，如MTEB AmazonCounterfactualClassification和MTEB BUCC中的分类与双语文本挖掘，表现出色。采用MIT许可证，具有高度使用灵活性。
spacy-stanza - 多语言自然语言处理工具，结合SpaCy和Stanza的强大功能
GithubStanzaspaCy处理管线开源项目模型自然语言处理
spacy-stanza 是一个包装 Stanza 库的软件，使得在 SpaCy 管道中使用斯坦福模型变得更加容易。其功能包括多语言词性标注、形态分析、词干提取和依存解析，支持68种语言，还为部分语言提供命名实体识别功能。用户可以通过下载预训练的 Stanza 模型，通过 spacy_stanza.load_pipeline() 加载并处理文本。这个工具还允许添加自定义组件，结合 SpaCy 的词汇属性、规则匹配和可视化功能，提供了强大的自然语言处理解决方案。
tessdoc - 多语言支持的开源文字识别引擎
GithubOCRTesseract开源软件开源项目文字识别机器学习
Tesseract是一款功能强大的开源OCR引擎，支持100多种语言和35种以上的文字。它提供命令行和API接口，可从图像中精确提取文本。Tesseract采用LSTM神经网络技术，具有高度可定制性，并配备完善的训练测试工具。该引擎可跨平台使用，包括移动设备，为开发者提供了灵活的文字识别解决方案。
revrite.ai - 多语言在线改写工具 支持富文本编辑
AI工具AI改写工具内容优化多语言支持富文本编辑移动友好
revrite.ai是一款智能在线改写工具，支持100多种语言和富文本编辑。该工具能理解并重写整段文本，适用于优化邮件、社交媒体帖子和研究文章等各类内容，使其更易读、流畅和简洁。目前处于测试阶段，持续改进中，未来计划推出保存文档、句子改写和导出等新功能。
spleeter - 音乐源分离工具
DeezerGithubPythonSpleeterTensorflow开源项目音频分离
Spleeter是Deezer开发的音乐源分离库，提供预训练模型，支持多种分离模式。适用于个人和专业音频处理，包括2声部、4声部及5声部模型。通过命令行或作为Python库使用，支持快速安装。此外，Spleeter还可通过Docker使用，兼容多种操作系统，为处理音频文件提供多种高效方案。
TextPruner - 使用低成本且无需训练的方法优化预训练语言模型
GithubNLP任务PyTorchTextPruner开源项目模型剪枝预训练语言模型
TextPruner提供低成本且无需训练的方法来优化预训练语言模型，通过减少模型尺寸加快推理速度。兼容多种NLU模型，提供用户友好的接口，支持词汇、Transformer和流水线剪枝。用户可以方便地根据需求自定义配置。详细文档和实验结果支持，帮助用户快速上手并验证性能提升。适用于Python 3.7及以上版本，依赖torch和transformers库。
NLP-Natural-Language-Processing - 全面的自然语言处理资源与工具库
GithubNatural Language Processing开源项目数据科学机器学习深度学习计算机视觉
提供全面的自然语言处理（NLP）资源，涵盖数据集、前沿技术、课程、书籍推荐、GitHub代码示例及流行工具。涉及数据分析、知识图谱、模型与算法、情感分析、主题建模等任务的详细资料与学习路径。了解最新NLP动态，探索自然语言处理的应用潜力。
multilingual-e5-small - 多语言句子嵌入模型支持100多种语言
GithubHuggingface分类句子转换器多语言开源项目检索模型聚类
multilingual-e5-small是一个支持100多种语言的句子嵌入模型。该模型在MTEB基准测试的分类、检索、聚类等任务中表现良好，适用于跨语言文本匹配和相似度计算。作为轻量级模型，它可在信息检索、文本分类和机器翻译等领域发挥作用，同时保持较低的计算资源需求。
natasha - 多功能俄语自然语言处理工具，支持词嵌入、句子分割、形态标注等
GithubNLPNatashaRussian language开源项目模型优化自然语言处理
Natasha是一款用于解决俄语基础自然语言处理任务的工具，包括词标记、句子分割、词嵌入、形态标注、词形还原、短语规范化、句法解析、命名实体识别和事实提取。它在新闻领域的性能媲美或优于现有最佳模型。支持在CPU上运行，使用Numpy进行推理，注重模型体积、内存使用和性能。Natasha项目集成了多个库如Razdel、Navec、Slovnet和Yargy，提供统一的API，用户可在Python 3.7+环境中方便安装并快速上手使用。
Translatespace - 智能自动本地化工具加速全球市场拓展
AI工具TranslateSpace国际化多语言翻译开发者工具自动本地化
Translatespace提供高效的自动本地化解决方案，支持批量翻译和多种文件格式。通过先进的翻译技术，实现快速、高质量的多语言内容转换。该工具适用于各种规模的项目，具备实时协作功能，有助于扩大全球受众并提升国际市场竞争力。Translatespace为开发者和企业节省时间和资源，加速应用的国际化进程。
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