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semchunk

快速准确的文本语义分块Python库

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。

lingua-py - 多语言检测工具,支持75种语言的高效文本解析
GithubLinguaRust实现开源项目文本分类自然语言处理语言检测
该工具能够高效检测文本所属语言,适用于自然语言处理中的文本分类和拼写检查等预处理步骤。这款灵活的小库在长文本和短文本上都能保持高准确率,不依赖外部API或服务,可完全离线使用。相比其他开源库,具有更高的精度和更低的内存占用,尤其适合处理短文本如微博信息。
small - 开源中文自然语言处理平台
GithubHuggingfaceLTP中文分词命名实体识别开源项目模型自然语言处理词性标注
LTP是哈工大开发的开源中文自然语言处理平台,提供分词、词性标注、命名实体识别等功能。支持Python和Rust接口,最新版本结合深度学习和感知机算法,显著提升处理速度。LTP支持用户自定义训练,在学术和工业领域广泛应用,是中文NLP研究与应用的重要工具。
embetter - 提供简洁易用的文本和图像嵌入模型集成工具
Githubembetter嵌入开源项目机器学习自然语言处理计算机视觉
embetter是一个兼容scikit-learn的Python库,专注于文本和图像嵌入模型。该库集成了Sentence-Transformers、CLIP等多种预训练模型,便于在机器学习流程中使用。其简洁的设计支持批量处理和增量学习,适用于快速概念验证和批量标记。embetter能与bulk和scikit-partial等工具良好配合,为开发者提供灵活的嵌入解决方案。
awesome-nlp - 一个综合NLP(自然语言处理)资源库,集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料
GithubNLPPython开源项目机器学习深度学习自然语言处理
awesome-nlp是一个综合NLP(自然语言处理)资源库,集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料。与顶尖实验室合作,保持在NLP领域的前沿,提供机器翻译、情感分析等多样化应用。支持多语言处理,如中文、韩文、阿拉伯文等,为全球用户提供适用资源,是一个知名的NLP信息平台。
chug - 多模态数据训练的高效开源库
Chugging DataGithubHugging Face datasetswebdataset多模态数据训练开源项目数据处理库
chug是一个面向多模态数据训练的开源库,集成了webdataset和Hugging Face datasets的高效数据处理流程。它支持图像、文档和文本任务,提供实时PDF解码、灵活数据加载和预处理功能,并为文档阅读、视觉问答等任务设计了专用管道。尽管处于alpha阶段,chug已在多个PDF数据集上测试,可为大规模多模态模型训练提供有力支持。
tiktoken - 为OpenAI模型优化的高性能BPE分词器
BPEGithubOpenAItiktoken分词器开源项目性能优化
tiktoken是一款为OpenAI模型优化的BPE分词器。该工具提供快速的文本编码和解码功能,支持多种编码方式,易于集成到Python项目中。相较于其他开源分词器,tiktoken的性能提升了3-6倍。除了标准功能外,tiktoken还包含教育性子模块,有助于理解BPE算法原理。此外,该工具支持自定义扩展,可满足特定应用需求。
LibtorchSegmentation - 高性能C++图像分割库
C++库GithubLibTorch图像分割开源项目神经网络预训练模型
LibtorchSegmentation是基于LibTorch的C++图像分割库,提供高级API和多种模型架构。支持15种预训练编码器,推理速度比PyTorch CUDA快35%。该库简单易用yet功能强大,适合快速开发和部署各类图像分割应用。
SpeechTokenizer - 将语音标记化统一的开源工具
GithubRVQSpeechTokenizer开源项目语音信息处理语音标记器语音语言模型
SpeechTokenizer 是一个开源的语音标记化工具,采用编码器-解码器架构和残差向量量化技术,统一了语义和声学标记。该项目能够分层分离语音信息的不同方面,为语音语言模型提供更精确的输入。它提供了在 LibriSpeech 和 Common Voice 数据集上训练的模型,支持 16kHz 单声道语音处理。项目开源了训练代码和预训练模型,可用于语音处理研究和应用开发。
medspacy - 临床NLP工具库,提供多语言支持和多功能文本处理
GithubmedspaCyspaCy临床文本处理医学NLP开源项目自然语言处理
medspacy是一款基于spaCy框架的临床NLP工具库,提供句子分割、上下文分析、属性识别和章节检测等模块化功能。它适用于临床文本的处理和分析,支持多语言并鼓励扩展更多语言规则。各模块可独立使用,包括概念提取、实体后处理和数据可视化等功能。
pdfminer.six - Python开源PDF文本提取与分析库
GithubPDF解析Python库pdfminer.six开源项目文本提取文档分析
pdfminer.six是一个开源Python库,用于从PDF文档中提取和分析文本数据。该库能够提取文本内容及其位置、字体和颜色信息,支持PDF-1.7规范、CJK语言和垂直书写。pdfminer.six还可提取图像、目录和交互式表单,支持多种压缩和加密方式。其模块化设计便于扩展,适用于多种PDF分析场景。该项目是PDFMiner的社区维护分支,提供了全面的PDF文档分析功能。
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