semchunk

快速准确的文本语义分块Python库

semchunk 文本分块 Python库语义分析自然语言处理 Github 开源项目

semchunk是一个高效的Python文本分块库，能将文本分割成语义连贯的片段。与同类库相比，它在语义准确性和处理速度方面都有显著提升。该库采用先进的分块算法，兼容多种分词器和token计数工具，可处理单条或批量文本，并支持多进程加速。semchunk适用于大规模文本处理和各类自然语言分析任务。

MiNLP - 迈向智能文本解析的先进中文自然语言处理平台

GithubMiNLP中文分词开源开源项目结构化解析自然语言处理

小米自然语言处理平台（MiNLP）涵盖词法、句法和语义分析模块，已在公司业务中广泛应用。MiNLP-Tokenizer中文分词工具自2020年11月开源以来不断优化。2021年计划开源词性标注和命名实体识别工具，并逐步开源句法和语义分析工具，致力于打造功能领先的NLP平台。duckling-fork-chinese专注于中文结构化解析，广泛应用于小爱生产环境，尤其在数字和时间解析方面表现出色。

graphbrain - AI领域的开源工具，用于自动语义提取与文本理解

GithubGraphbrainPython人工智能开放源代码开源项目语义超图

Graphbrain是一个AI开源软件库和科研工具，旨在实现自动语义提取和文本理解，探索和推理知识。此项目由欧盟研究委员会资助，作为socsemics项目的一部分，关注在线公共空间的碎片化。Graphbrain利用语义超图概念，结合符号AI与统计/连接主义机器学习方法，旨在提升研究的可理解性和可重复性，尤其适用于计算社会科学、认知科学和人文学科的研究。

php-text-analysis - PHP文本分析库：支持信息检索与自然语言处理

Githubphp-text-analysis开源项目情感分析文本分类自然语言处理词干提取

该库提供多种工具用于文档分类、情感分析、文档比较、频率分析、词语切分、词干提取等功能。通过composer轻松安装并集成，支持自定义分词器、正则化和频率分布。该库还包括关键词提取与高级的情感分析工具，为开发者提供强大的文本分析能力。详细文档与相关书籍可在GitHub页面找到，欢迎贡献。

lingua - 多语言文本检测库，低配置需求，高精度

GithubLingua开源项目拼写检查文本分类自然语言处理语言识别

此库可检测文本数据的语言，适用于自然语言处理如文本分类和拼写检查。与其他开源库相比，该库无需复杂配置，适用于长文本和短文本，甚至单词和短语。支持75种语言，高精度检测，完全离线运行，无需外部API或服务，适用于社交媒体和电子邮件自动分拣等应用。

nlp-lang - 自然语言处理工具包，提供词语标准化、汉字转拼音等功能

GithubViterbi算法nlp-lang开源项目自然语言处理词语标准化词频统计

该项目封装了常用的自然语言处理工具和组件，如词语标准化、tire树结构、文本断句、html标签清理、Viterbi算法等。组件还包括汉字转拼音、简繁体转换、bloomfilter、指纹去重、SimHash相似度计算、词共现统计、内存搜索提示和WordWeight统计等。

benchllm - 简化大语言模型和AI应用的连续集成与测试

BenchLLMGithubLLMPython开源开源项目测试

BenchLLM是一个开源Python库，用于简化大语言模型和AI应用的测试。它提供多种测试和评估方法，包括语义相似度和字符串匹配，并具有缓存功能。BenchLLM支持链、代理和各种LLM模型的测试，有助于消除不稳定因素，确保代码的可靠性。便捷的安装和使用方式使其适用于开发者进行自动化集成和模型评估。

subword-nmt - 神经机器翻译子词分割预处理工具

BPEGithub分词开源项目机器翻译神经网络自然语言处理

subword-nmt是一个文本子词分割预处理工具，主要应用于神经机器翻译领域。它实现了字节对编码(BPE)等算法，具备多语言联合学习、词汇过滤和BPE dropout等功能。该工具支持pip安装，提供命令行接口，适用于各类NMT任务，可有效处理罕见词。

small-text - Small-Text：Python中的文本分类主动学习工具

GithubPythonsklearnsmall-text开源项目文本分类积极学习

Small-Text 是一个前沿的文本分类主动学习工具，支持多种查询策略、初始化策略和停止准则，用户可以灵活组合使用。工具支持 GPU 加速的 Pytorch 模型和 transformers 集成，适用于复杂文本分类任务，同时也支持 CPU 的轻量安装。科学验证的组件和详细文档使无论是试验还是实际应用，都变得更简单。要求 Python 3.7 或更高版本，支持 CUDA 10.1 或更新版本。如需了解更多，请访问其文档和安装指南。

spark-nlp - 高效自然语言处理与大规模语言模型开源库

Apache SparkGithubSpark NLP开源项目机器学习自然语言处理预训练模型

Spark NLP 是一个基于 Apache Spark 的开源库，提供高效且准确的自然语言处理注释，支持机器学习管道的分布式扩展。该库包含超过 36000 个预训练管道和模型，支持 200 多种语言，涵盖分词、词性标注、嵌入、命名实体识别、文本分类、情感分析、机器翻译等任务。兼容 BERT、RoBERTa 等主流变压器模型，支持 Python、R、Java、Scala 和 Kotlin。

lang-seg - 语言驱动的零样本语义图像分割模型

CLIPGithubLSeg开源项目计算机视觉语义分割零样本学习

LSeg是一种语言驱动的语义图像分割模型，结合文本编码器和Transformer图像编码器。它能将描述性标签与图像像素对齐，实现高效零样本分割。LSeg在多个数据集上表现出色，无需额外训练即可泛化到新类别。该模型在固定标签集上可与传统算法媲美，为语义分割任务提供了灵活有力的解决方案。

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