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此库可识别文本语言，适用于自然语言处理中的文本分类和拼写检查。相比其他工具，配置简便，适用于长短文本且准确度高，不使用外部API或服务，完全离线操作。目前支持75种语言，注重高质量检测，通过规则和统计方法实现，无需词典。测试数据显示它是目前最准确的语言检测库之一。

此库可检测文本数据的语言，适用于自然语言处理如文本分类和拼写检查。与其他开源库相比，该库无需复杂配置，适用于长文本和短文本，甚至单词和短语。支持75种语言，高精度检测，完全离线运行，无需外部API或服务，适用于社交媒体和电子邮件自动分拣等应用。

该项目提供了由Hugging Face开发的Transformers库的快速入门教程，支持加载大部分预训练语言模型。教程涵盖自然语言处理背景知识、Transformers基础和实战案例，包括pipelines、模型与分词器使用、微调预训练模型及序列标注任务等。示例代码展示了句子对分类、命名实体识别、文本摘要等任务的实现，适合机器学习和NLP开发者参考。

本开源指南帮助新手和开发者理解ChatGPT和基础AI概念，涵盖从使用提示门户生成对话到通过API构建应用的详细步骤，包括创意生成、提取关键信息、编写有效提示、以及与其他工具集成的多种用例。提醒注意避免分享敏感信息。通过本指南，您将掌握如何高效利用ChatGPT进行各种任务。

开源工具refinery帮助数据科学家管理和提升自然语言处理项目的数据质量。通过半自动化标注和数据监控，提高数据标注效率。支持Hugging Face和spaCy集成，提升处理速度与质量。旨在优化单人开发者与团队的协作，确保训练数据的可靠管理，并提供多语言文本的新分析视角，使NLP模型构建更加快捷高效。

CLTK是一个用于古典语言的Python自然语言处理库，提供近20种古典语言的处理管道和模型。用户可以通过pip安装最新版本，同时提供详细的安装和开发文档，支持从源代码安装。该工具特别适用于处理历史语言的学者，填补了现有NLP框架在这一领域的空白。

这个项目是Stanford OpenIE的Python封装库，支持从文本中提取结构化的关系三元组，并与最新的CoreNLP库兼容。用户只需安装Python3和Java即可使用，通过简单的Python代码调用实现文本的结构化信息提取，包括生成GraphViz图示等功能。项目提供详细的安装和使用指南，适用于MacOS和Linux系统。更多信息请访问项目主页。

BotLibre是一个开源平台，专注于人工智能、自然语言处理、聊天机器人、虚拟代理、社交媒体和实时聊天自动化。该平台提供多种组件，包括开发和托管网页、移动应用和社交媒体机器人的平台，Java库形式的AI引擎，JUnit测试用例，以及支持Android、iOS和Web的SDK。

gpt2-client是一款易于使用的GPT-2模型封装工具，支持从124M到1.5B的多种模型。通过简单的API调用，可以方便地下载、加载并使用GPT-2模型进行文本生成和微调。兼容Python 3.5以上和TensorFlow 1.X，适合自然语言处理研究和应用开发，提供高效的文本生成解决方案。

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。

《深度学习100例》开源项目现已开放，提供代码和数据资源，涵盖卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等主题，并包含机器学习和自然语言处理的实用案例。每周更新至少两篇原创文章，最新内容将在公众号首发。可加入技术交流群进行交流与反馈，获取最新技术资源和实战经验。

Wikipedia2Vec是一款由Studio Ousia开发和维护的工具，用于从维基百科中获取词语和实体的嵌入表示。通过简单命令和现成的维基百科数据，能够同步学习词语和实体嵌入，并将相似词语和实体映射到连续的向量空间中。该工具实现了传统的skip-gram模型，并扩展了实体嵌入功能，支持多语言的预训练嵌入下载，可应用于实体链接、命名实体识别、问题回答和文本分类等多种任务。详细信息及使用文档可在官方网站获取。

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。

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。

Chat 是一款基于自然语言理解和机器学习的聊天机器人系统，提供丰富的语义分析和知识图谱构建工具，适合从头搭建聊天机器人。支持多用户并发和自定义对话场景，易于修改和扩展。适用于对知识图谱和 KBQA 感兴趣的用户，支持 Python 3.3-3.6，通过 pip 安装后可快速启动数据库和语义服务器。

Rusty是一个由OpenAI驱动的开源CLI工具，可以将自然语言直接转换为可执行命令。使用Rust编写，适合需要提升bash技能的用户。通过简单的安装和环境变量配置，用户可以轻松将其添加到路径中，并使用OpenAI API执行各种命令。无论是开发者还是终端爱好者，Rusty都能有效提升工作效率。欢迎访问GitHub上的CONTRIBUTING.md进行贡献。

Zillion是一款通过简洁API整合并分析多个数据源的数据建模与分析工具。它支持智能SQL生成、自然语言查询和数据库基础设施的无缝集成。功能包括定义仓库、多维数据聚合、多级汇总、表格透视、公式定制及技术性转换，适用于复杂数据模型管理和报告生成。同时，Zillion还实验性支持自然语言查询和仓库配置。

Pubmed Parser是一个Python库，用于解析PubMed开放获取（OA）子集和MEDLINE XML数据集。该库使用lxml库将信息转换为Python字典，适用于文本挖掘和自然语言处理。功能涵盖文章信息、参考文献、图片说明、段落、表格及资助信息的解析。更多详情和应用实例，请参考API和文档。

Black Maria是一个用于通过自然语言进行网页抓取的Python库。用户只需导出OPEN_AI_KEY环境变量并安装blackmaria库，即可开始使用。通过guardrails提供详细指令，获取针对特定网页的结构化数据，适合开发者和数据分析师。

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。

Ecco是一个Python库，通过交互式可视化工具解释基于Transformer的自然语言处理模型。它专注于探索预训练模型，功能包括特征归因、神经元激活捕获及可视化、Token处理过程等。支持GPT2、BERT、RoBERTA等多种模型，帮助理解Transformer模型的内部机制和决策过程。

这款.NET库通过简便的API实现与OpenAI自然语言处理工具的集成，支持.NET 6.0及以上版本，并保证定期更新与全面测试。它能有效管理HTTP客户端使用，防止套接字耗尽和DNS更新问题。同时，该库支持OpenAI流API，能够实时处理大数据量。适用于控制台、Web和Blazor应用，提供丰富的示例和教程，帮助开发者快速上手。

Compromise是一个简便高效的自然语言处理工具，能将文本转换为数据并进行基本语法分析。它支持法语、德语、意大利语和西班牙语，处理任务包括动词变位、名词复数和数字操作。该工具体积小巧，运行快速，并提供丰富的API接口和文档支持，适用于前端和后端开发。

Ansj中文分词是一个基于n-Gram、CRF和HMM的Java实现，具有每秒约200万字的高效分词能力，准确率超过96%。其功能包括中文分词、姓名识别、自定义词典、关键字提取、自动摘要和关键词标记，适用于对分词效果要求高的自然语言处理项目。

Trafilatura是一款先进的Python包及命令行工具，专为简化网页文本收集和处理设计，涵盖网页抓取、下载、解析和关键内容提取等功能。无需数据库支持，该工具支持输出多种格式，如TXT、CSV和JSON，具备并行处理、高效爬行和智能URL管理功能。广泛应用于自然语言处理、计算社会科学及信息安全领域。活跃的开源社区及定期更新使其在文本提取领域表现优异，效率和准确度俱佳。

该项目展示了如何使用Milvus向量数据库处理诸如图片、音频和视频等非结构化数据，并构建相似性搜索应用，如聊天机器人、推荐系统、反向图片搜索和分子搜索等。项目还包括Jupyter Notebook和Docker的本地运行解决方案，方便在本地机器上部署和运行示例应用。

Stanford CoreNLP 是用 Java 编写的自然语言处理工具集。它处理文本输入，提供词形还原、词性标注、实体识别、日期和数量标准化等功能。支持包括英语、阿拉伯语、中文、法语、德语等多种语言。该工具集集成度高，仅需两行代码即可运行所有工具，广泛应用于学术界、工业界和政府部门。

此课程讲解如何将Transformers应用于自然语言处理及其他任务，并介绍Hugging Face生态系统的使用，包括Transformers、Datasets、Tokenizers和Accelerate工具，以及Hugging Face Hub。课程完全免费且开源，支持多语言翻译学习，旨在推广机器学习。对于翻译课程感兴趣的用户，可在GitHub上开issue并加入Discord讨论。

HanLP是一款面向生产环境的多语种自然语言处理工具，基于PyTorch和TensorFlow双引擎。支持130种语言和多种NLP任务，包括分词、词性标注、命名实体识别和依存句法分析等。HanLP的预训练模型持续更新，并提供RESTful API和native API，适用于敏捷开发和移动应用。

HarvestText 是一个开源文本处理与分析工具，专注于无（弱）监督方法，能够整合领域知识，高效处理和分析特定领域文本。主要功能包括精细分词、文本清洗、实体链接、命名实体识别和依存句法分析等，并支持情感分析、关系网络构建、文本摘要及信息检索等高级应用。广泛应用于小说分析、网络文本及专业文献处理，具备高效灵活的特点。

这款开源库基于OpenAI公有API，用Swift实现，支持iOS、macOS、tvOS和watchOS平台。用户可使用该库集成并调用OpenAI模型进行自然语言处理和代码生成任务，并支持自定义模型微调。该库提供多种初始化参数和SSL握手机制，确保数据传输安全。通过CocoaPods和Swift Package Manager进行安装，可以便捷地在Swift项目中使用。

该会话AI应用基于OpenAI的GPT-3语言模型，具备自然语言处理和上下文感知回复功能。前端采用React，后端通过Node.js与OpenAI API通信。项目需使用Node.js、npm和OpenAI账号，并支持Firebase集成。详细指南涵盖从克隆代码库到运行的每一步。欢迎贡献和支持。

NLP.js 提供多语言支持的自然语言处理功能，包括语言检测、字符串相似度计算、情感分析和命名实体识别等。最新版本采用模块化设计和插件系统，方便用户扩展和定制功能。文档详尽，适合在 Node.js 环境中开发聊天机器人及其他应用。

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。

该项目封装了常用的自然语言处理工具和组件，如词语标准化、tire树结构、文本断句、html标签清理、Viterbi算法等。组件还包括汉字转拼音、简繁体转换、bloomfilter、指纹去重、SimHash相似度计算、词共现统计、内存搜索提示和WordWeight统计等。

作为致力于通过开源和开放科学推进AI发展的平台，BLOOM提供包括BloomModel在内的多款AI模型，充实的文档与代码资源助力研究人员与开发者更好地探索与应用前沿AI技术。