semchunk

快速准确的文本语义分块Python库

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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。

sat-3l-sm - 基于Transformer的多语言句子分割模型

GithubHuggingfaceTransformerwtpsplit分词多语言开源项目模型自然语言处理

sat-3l-sm是一个基于3层Transformer架构的句子分割模型，支持80种语言的文本分段。作为wtpsplit库的核心组件，该模型采用MIT许可证开源。sat-3l-sm源于'Segment any Text'研究，为自然语言处理提供准确的句子边界检测功能。

sumy - 简易文本摘要提取和评估工具，支持多种语言

GithubPythonsumy命令行工具开源项目文本总结自动摘要

Sumy是一款简单的文本摘要提取工具，支持多种语言和评估方法。通过Python和pip即可安装，用户可在命令行或浏览器中使用，Python API便于集成项目，还支持容器化运行，满足多种使用需求。

EVF-SAM - 基于早期视觉语言融合的文本引导图像分割模型

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EVF-SAM项目通过早期视觉语言融合技术扩展了SAM模型的能力，实现高精度的文本引导图像分割。该模型在T4 GPU上可在几秒内完成推理，计算效率高。最新版本基于SAM-2支持视频分割，展现了零样本文本引导视频分割能力。EVF-SAM在多个数据集上表现出色，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。

SemanticFinder - 浏览器端实时语义搜索与文档对话工具

GithubSemanticFindertransformers.js前端开发嵌入模型开源项目语义搜索

SemanticFinder是一款基于transformers.js的浏览器端语义搜索和文档对话工具。它利用最新的嵌入模型,在浏览器中完成嵌入计算和余弦相似度计算,无需服务器端推理。用户可在2秒内快速搜索大型文本,如圣经或《悲惨世界》。该工具支持多语言,可自定义参数,并提供Chrome扩展程序版本。SemanticFinder将所有处理在本地完成,保护用户数据隐私,是一个高效灵活的语义搜索解决方案。

NLP_Quickbook - 自然语言处理实用指南，快速上手实战应用

GithubNatural Language Processing开源项目文本分类深度学习聊天机器人语法分析

本开源项目聚焦于帮助工程师快速掌握自然语言处理技术。从文本分类、文本清洗到深度学习和聊天机器人构建，提供详细的代码示例和实操指南。这些按主题划分的手册采用代码优先的方式讲解，便于工程师直接应用于实际项目。无论是初学者还是有经验的工程师，都能从中受益，提升自然语言处理技能。

pyss3 - 简洁明了的文本分类Python库

GithubPySS3开源项目文本分类机器学习模型评估

PySS3是一个用于文本分类的Python库，使用简单且可解释的SS3模型，适合需要清晰了解决策依据的应用场景。PySS3提供了诸如SS3类、实时测试的Live_Test类和评估工具Evaluation类，帮助用户快速开发和优化机器学习模型。直观的API和可视化工具使得用户可以轻松提升模型性能，理解模型决策的原因。

pytextrank - 基于图算法的Python自然语言处理与知识图谱工具

GithubPyTextRankspaCy图算法开源项目文本摘要自然语言处理

PyTextRank 是一个Python实现的TextRank算法库，作为spaCy管道扩展，专注于图形化自然语言处理和知识图谱应用。它支持短语提取、低成本抽取式摘要，方便将非结构化文本转化为结构化信息。

html5-parser - 基于C语言的高性能HTML 5解析器性能远超纯Python实现

C语言开发GithubHTML5解析器Python库开源项目标准兼容高性能

html5-parser是一个基于C语言开发的HTML 5解析器，为Python提供高性能的HTML解析功能。该解析器比纯Python实现（如html5lib）的速度快30多倍，同时严格遵守HTML 5标准。项目提供详细文档，适合需要高效处理HTML内容的Python开发者。

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。

lang-segment-anything - 基于文本提示的开源图像分割工具

GithubLanguage Segment-Anything图像分割对象检测开源项目深度学习计算机视觉

Lang-segment-anything是一个开源项目，结合实例分割和文本提示功能，用于生成图像中特定对象的掩码。该工具基于Meta的segment-anything模型和GroundingDINO检测模型，实现了零样本文本到边界框的对象检测。项目支持自定义文本提示进行精确对象分割，并可在Lightning AI应用平台上部署。这一工具为图像分析和对象识别提供了新的解决方案。

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