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。

nltk - 开源Python工具包促进自然语言处理研究

GithubNLTKNLTK文档Python模块开源开源项目自然语言处理

NLTK是一个用于自然语言处理的开源Python工具包，包含模块、数据集和教程。适用于Python 3.8到3.12版本。访问nltk.org获取文档和贡献指南，支持开发。NLTK代码采用Apache 2.0许可，文档采用Creative Commons许可，语料库可用于非商业用途。

jieba-rs - 使用 Rust 实现的中文分词库

GithubRustjieba-rs中文分词库开源项目性能优化

jieba-rs 是一个用 Rust 编写的中文分词库，提供快速和准确的分词功能。使用方法简单，通过添加到 Cargo.toml 即可使用。支持 TF-IDF 和 TextRank 关键字提取等功能，性能优异，比 cppjieba 快 33%。适用于多种开发环境，包括 NodeJS、PHP、Python 和 WebAssembly。

chumsky - 人性化解析库提供强大错误恢复功能

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Chumsky 是一个专注于错误恢复的解析库。它提供丰富的组合子、通用类型支持和内联 AST 映射。支持递归解析、回溯和嵌套输入，适用于上下文无关文法。Chumsky 在保证高质量错误报告的同时兼顾性能，适合开发领域特定语言和编程语言。

stanza-en - 英文语言处理的高级工具集

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Stanza提供英文语言的精准高效分析，从文本处理到句法分析与实体识别，均使用先进的NLP模型。了解更多信息，请访问其官方网站和GitHub仓库。

pecab - 纯Python实现的高效韩语形态素分析工具

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Pecab是一个基于Mecab的纯Python韩语形态素分析工具，保留了Mecab的高速和准确性，同时简化了安装流程。该工具提供形态素分割、词性标注和名词提取等功能，并采用零拷贝内存映射和双数组字典树技术，显著提升了加载速度并降低了内存占用。Pecab为韩语自然语言处理提供了一个高效且易于使用的解决方案。

pycantonese - 适用于粤语NLP的Python库

GithubPyCantonese开源项目粤语语言学自然语言处理词性标注语料库

PyCantonese是一个专为粤语语言学和自然语言处理设计的Python库，具有语料库访问、粤拼转换、文本解析、分词和词性标注等功能。项目提供详细文档和快速入门，支持通过PyPI安装，并有活跃的社区持续优化。

tiny-llama-fast-tokenizer - 测试用途的轻量级语言模型分词器

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tiny-llama-fast-tokenizer是一个专为测试目的设计的轻量级语言模型分词器。该项目使用随机权重，主要用于快速验证分词过程。它不适用于实际生产环境，但对于开发者进行初步测试和评估非常有用。这个工具为开发者提供了一个简单的方式来验证和测试分词过程，特别适合在开发初期快速进行概念验证。

pysheeet - Python 代码片段集锦，开发效率提升工具

GithubPython代码片段开源项目文档编程技巧

pysheeet 是一个开源的 Python 代码片段集合项目，涵盖基础到高级的多个主题，如新特性、代码风格、数据结构和并发编程。项目收录了 Python 3 新特性、正则表达式、异步编程、安全性等实用主题的代码片段，同时提供详细文档和 PDF 版本，有助于开发者快速查阅和学习，从而提高编码效率。

nlp - NLP基础知识与应用案例介绍

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介绍自然语言处理（NLP）的基础知识和实际应用，包括常用数据集、机器学习模型评价方法、词袋模型、TFIDF、Word2Vec、Doc2Vec等技术，以及多层感知机、fasttext和LDA在文档分类和主题建模中的应用。还展示了对美食评语的情感分析，说明了NLP在文本理解与安全领域的重要性。此外，还介绍了一本开源NLP入门书籍的写作和更新过程，适合想深入了解NLP技术的读者。

booknlp - 用于书籍和长文档的全面自然语言处理管道

Github事件标注实体识别开源项目指代消解文本分析自然语言处理

BookNLP是一个专门针对英文书籍和长文档的自然语言处理管道。它集成了多项功能,如词性标注、依存句法分析、实体识别、人物名称聚类、指代消解、引语说话人识别等。系统提供大小两种模型,可根据计算资源和精度需求灵活选择。BookNLP为文学文本分析和大规模文档处理提供了全面的语言学分析支持。

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