wink-nlp-utils

轻量级自然语言处理工具集简化文本预处理和分析

NLP 文本处理分词句子边界检测停用词 Github 开源项目

wink-nlp-utils是一个轻量级自然语言处理工具集，提供36多个实用函数。支持姓名提取、语料库生成、句子分割、分词和停用词移除等功能。适用于语义搜索和文本分类等任务的预处理，为开发人员提供简洁API。该项目是wink开源家族的一员，专注于文本预处理和分析，在npm上可用，具有完整的文档和测试覆盖率。支持Node.js环境。

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介绍相关项目

textlint - 插件化的自然语言Lint工具

GithubNode.jstextlint开源项目插件格式化器语法检查

textlint是一款用于自然语言和Markdown文本的Lint工具，类似于ESLint。用户可以通过npm安装各种规则和插件，支持多种文件格式，包含Markdown和HTML。通过自定义规则配置和格式化程序，textlint具备强大的扩展能力，帮助检测和修复文本中的问题。

kss - 韩语字符串处理工具包，支持自然语言处理和数据分析

GithubKssPython开源项目数据分析数据预处理自然语言处理

Kss提供多种韩语字符串处理功能，适用于自然语言处理、数据预处理和数据分析等领域。工具设计简洁易用，支持分词、关键词提取、拼音转换等模块，用户可通过简单代码调用实现复杂字符串操作。Python、Java等多种编程语言兼容性强，并支持良好的向后兼容。

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。

wekws - 端到端关键词检测的开源工具包

GithubWeKws关键词识别唤醒词检测开源项目深度学习物联网设备

WeKws是一个面向生产环境的端到端关键词检测工具包。它支持多种应用场景，包括单一唤醒词、多唤醒词、可定制唤醒词和个性化唤醒词。该工具包针对物联网设备优化，具有低功耗、参数少、计算复杂度低和流式检测等特点。WeKws兼容多种开源唤醒词数据集和硬件平台，如Web浏览器、x86、Android和树莓派。

nlpcda - 中文数据增强工具，提高NLP模型表现

GithubNLP Chinese Data Augmentation开源项目数据增强近义词替换长尾关键词选择准则随机实体替换

该工具通过一键操作实现中文数据增强，涵盖随机实体替换、同义词替换、近音字替换、字符删除、NER数据增强以及邻近字置换，保持原文语义不变。采用特殊处理不改变日期和数字等重要信息，有效提升NLP模型的泛化性能、抗干扰能力及对抗攻击能力，适用于文本数据处理及中文语音合成。

wenet - 轻量精准的全栈语音识别解决方案

GithubWeNet安装指南开源工具包开源项目文档语音识别

WeNet项目提供生产就绪的全栈语音识别方案，强调精准与轻量化。项目在多个公共语音数据集上实现了最先进效果。WeNet易于安装和使用，支持Python编程和命令行操作，并兼容多种硬件，包括Ascend NPU。通过借鉴ESPnet和Kaldi等项目，WeNet提供高效的模型训练和部署方式。用户可在GitHub或微信讨论群中参与交流，获取技术支持和项目信息更新。

llm.ts - 调用支持30+语言模型的轻量级一体化API

AI模型APIGithubllm.tsnpmyarn开源项目

llm.ts通过单一API接口，支持同时发送多个提示至30多种语言模型，并在一个响应中获取结果。该项目零依赖、体积小于10kB，支持自带API密钥，适用于Node.js、Deno和浏览器环境。支持的模型包括OpenAI、Cohere和HuggingFace等，实现高效灵活的语言模型调用。

nlp-paper - 自然语言处理经典与前沿论文推荐与解析

GithubNLP-Paper代码开源项目搜索工具论文阅读笔记

本项目提供自然语言处理领域经典与前沿论文的更新与精读笔记，涵盖大模型、聚类、向量召回和对话系统等多个主题。配备搜索工具，高效查找所需论文及笔记。同时提供文本相似度计算、对话系统构建和其他NLP工具代码仓库链接，提供技术支持与参考。

open-korean-text - 高效处理韩语文本的开源库

Githubopen-korean-text开源项目文本处理自然语言处理韩语处理

open-korean-text 是一个强大的开源韩语文本处理库,支持正规化、分词、词干提取和短语提取等功能。该库适用于短文本和长文本处理,可在大数据分析等场景中进行简单的韩语处理和关键词提取。open-korean-text 性能出色,平均处理一条推文仅需0.54毫秒。项目提供多种语言的包装器,并欢迎社区贡献。

flair - 一个易用的最先进自然语言处理和文本嵌入框架，支持多语言模型应用

FlairGithubPyTorch开源项目情感分析文本嵌入自然语言处理

Flair 是一个强大的自然语言处理库，支持命名实体识别、情感分析、词性标注等多种功能，并且支持多种语言。通过简易接口，用户可以轻松使用和整合多种词和文档嵌入，基于 PyTorch 框架进行模型训练和实验。Flair 还对生物医学文本有特殊支持，并提供最新的命名实体识别模型，性能媲美甚至超过当前最优结果。用户可以在 Hugging Face 平台上访问并试用这些模型。

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