wink-nlp

高性能和高精度的JavaScript自然语言处理库

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这个JavaScript自然语言处理库优化了性能和精度，可显著提升NLP应用开发效率。它支持单词嵌入，代码无外部依赖，体积仅约10KB，并有近100%的测试覆盖率。主要功能包括多语言分词、句子边界检测、情感分析、词性标注和命名实体识别，适用于Node.js、浏览器和Deno环境。

spacy-stanza - 多语言自然语言处理工具，结合SpaCy和Stanza的强大功能

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spacy-stanza 是一个包装 Stanza 库的软件，使得在 SpaCy 管道中使用斯坦福模型变得更加容易。其功能包括多语言词性标注、形态分析、词干提取和依存解析，支持68种语言，还为部分语言提供命名实体识别功能。用户可以通过下载预训练的 Stanza 模型，通过 spacy_stanza.load_pipeline() 加载并处理文本。这个工具还允许添加自定义组件，结合 SpaCy 的词汇属性、规则匹配和可视化功能，提供了强大的自然语言处理解决方案。

NLP-progress - 追踪自然语言处理领域进展的开源项目

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这是一个开源项目，旨在追踪自然语言处理领域的最新进展。该项目涵盖了从词性标注到阅读理解等多种NLP任务，提供基准数据集和顶尖模型性能对比。它包含多语言NLP任务进展，为研究人员提供了解行业现状的重要参考。项目持续更新，反映了NLP技术的快速发展。

gte-small - 基于ONNX权重的Transformers.js模型嵌入及余弦相似度计算

GithubHuggingfaceJavaScriptONNXTransformers.js开源项目模型特征提取相似度计算

本项目介绍了使用ONNX权重与Transformers.js库计算模型嵌入和余弦相似度的过程。通过安装Transformers.js库，可以轻松地创建特征提取管道，并进行句子嵌入和相似度计算。项目默认采用8位量化模型，同时支持全精度版本。ONNX模型为未来的WebML应用做好了准备，建议通过Optimum工具进行ONNX格式转换以实现网络兼容。

wretch - 轻量级 Fetch 封装库 Wretch 简化网络请求处理

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Wretch 是一个轻量级的 Fetch API 封装库，用于简化网络请求和响应处理。它提供直观的 API、错误处理和序列化功能，体积仅 2KB（gzip 压缩后）。Wretch 支持插件和中间件，兼容现代浏览器、Node.js 14+ 和 Deno。该库采用 TypeScript 编写，确保类型安全，并通过全面的单元测试验证。

midscene - AI支持的自然语言网页控制和数据提取

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Midscene.js 是一款基于 AI 的自动化 SDK，能够使用自然语言控制网页、执行断言，并提取 JSON 格式的数据。它提供了直观的 UI 交互、数据格式提示和 AI 理解的断言功能，无需自定义训练，同时支持常用的多模态 LLM，如 GPT-4 等。还配备了可视化工具，便于调试和理解整个过程，为开发者提供全新的自动化开发体验。

semantic-cache - 基于语义相似度的自然文本缓存工具提升NLP和AI响应效率

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Semantic Cache是一个基于语义相似度的自然文本缓存工具。它能够对自然文本进行分类、缓存AI响应以减少重复计算，并利用已缓存的值降低API延迟。该工具具有多语言支持、复杂查询处理能力，易于集成且可自定义。通过语义相似性存储缓存条目和处理同义词，Semantic Cache为Node.js应用程序提供了简单的API。这使得它特别适用于需要基于语义进行查询或信息检索的任务。

bge-large-en-v1.5 - Transformers.js适配的ONNX模型及其应用简介

GithubHuggingfaceONNXTransformers.js余弦相似度句子嵌入开源项目模型特征提取

该开源项目使用ONNX权重，以在Transformers.js环境下实现模型兼容。通过特征提取管道，用户能够高效计算句子嵌入，实现文本语义分析与快速检索，提升JavaScript环境下的文本处理效率。

tesseract.js-core - Tesseract OCR引擎的JavaScript WebAssembly实现

GithubOCRTesseract.jsWebAssembly图像识别开源项目

tesseract.js-core是tesseract.js的核心组件，将Tesseract OCR引擎从C语言编译为JavaScript WebAssembly。该项目提供跨平台的文字识别功能，适用于浏览器和Node.js环境。它包含构建脚本、JavaScript封装和第三方依赖，并对Tesseract进行了优化，增加了页面角度检测和图像旋转等功能。开发者可使用Docker构建，或运行最小示例测试其功能。

NLP-Interview-Notes - 自然语言处理面试全攻略与实战技巧

GithubNLP事件抽取信息抽取关系抽取命名实体识别开源项目

该项目汇总了自然语言处理（NLP）领域的常见面试题和详细解析，包括信息抽取、命名实体识别、关系抽取、事件抽取等方面的内容。项目内容涵盖了对隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场以及深度学习结合CRF等算法的详细分析，帮助学习者掌握算法原理和实际应用。此外，还提供了各类实战技巧和常见问题的解决方法，全面助力NLP面试准备。

all-MiniLM-L6-v2 - 轻量级句子嵌入模型助力Web环境文本分析

GithubHuggingfaceONNX权重Transformers.js句向量嵌入计算开源项目模型特征提取

all-MiniLM-L6-v2是一款基于Transformers.js的轻量级句子嵌入模型。它使用ONNX权重，与Transformers.js完全兼容，适用于Web环境的文本分析。开发者可通过简洁的JavaScript代码创建特征提取管道，快速生成多个句子的标准化嵌入向量。该模型为自然语言处理提供了高效解决方案，尤其适合需要在浏览器中进行文本分析的应用场景。

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