自然语言处理

Stanford CoreNLP 提供了一套用 Java 编写的自然语言分析工具。它最初是为英语开发的，但现在也为（现代标准）阿拉伯语、中文、法语、德语和西班牙语提供不同程度的支持。Stanfo...

1.语音助手提供给使用者语音识别和语音合成的服务。语言识别方面,采用了基于CNN+CTC的声学模型与基于N-gram的语音模型的组合,能够接收用户的输入的音频文件,生成语言识别结果；语言合成方面,采用了GPT-SoVITS模型,能够接受用户的文本输入以及音色选择,生成对应的音频文件。 2.前端使用vue来编写，后端使用flask来进行连接。

spaCy 是一个 Python 和 CPython 的 NLP 自然语言文本处理库。它建立在最新的研究基础上，从设计的第一天起就被用于实际产品中。 spaCy 自带预训练的管道，目前支持 60...

本方案面向C端用户，解决的是用户在与人沟通中，不知道如何回复的痛点。 相比起已有的方案，我们训练了在情商沟通方面更加专业的大模型，该大模型不止可以基于聊天，提出多种高情商回复，还可以模拟沟通对象进行聊天。除此之外，我们设计的ocr图像识别技术，也可以快速准确的识别聊天软件的截图。 该方案主要是有两部分功能：1.基于聊天记录(截图)，给出更好的回复。2.进行全真角色扮演模拟。

Stanza 是斯坦福 NLP 组的官方 Python NLP（自然语言处理） 库。它支持在 60 多种语言上运行各种准确的自然语言处理工具，并支持从 Python 访问 Java Stanfo...

Batched Seq2Seq Example Based on the seq2seq-translation-batched.ipynb from practical-pytorch, bu...

智能客服是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的技术手段，它是（大规模知识处理技术、自然语言理解技术、知识管理技术、自动问答系统、推理技术等等），具有行业通用性，不仅为企业提供了细粒度知识管理技术，还为企业与海量用户之间的沟通建立了一种基于自然语言的快捷有效的技术手段；同时还能够为企业提供精细化管理所需的统计分析信息。

LexVec 是 Go 实现的自然语言处理，类似 Google 的 Word2vec。是一个将单词转换成向量形式的工具。可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度...

jsimpledb 是 Java 的持久层。主流的持久性解决方案，如 JPA 和 JDO 无法解决固有的持久性编程的许多重要问题。因为它们不是设计来解决这些问题，他们仅仅是为了给 Java 程序...

专门针对中文文档的simhash算法库 简介 此项目用来对中文文档计算出对应的 simhash 值。 simhash 是谷歌用来进行文本去重的算法，现在广泛应用在文本处理中。 详见Simhash...

Algorithm research 基于 AC 有限状态自动状态机的过滤服务。 AC 编译及使用方法 1. 编译之前请先确认安装好 libevent 2. 进入src目录直接 make; c...

HanLP: Han Language Processing 汉语言处理包 HanLP 是由一系列模型与算法组成的 Java 工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP 具备功...

1. 检查4G流量中的诈骗网站，如贷款、投资理财、刷单、网购等诈骗类型，用于封堵拦截; 2. 数据流向：过黑白名单 - 过host模型 - 过title/content/截图模型 - 收口;

PaddleSpeech 是基于飞桨 PaddlePaddle 的语音方向的开源模型库，用于语音和音频中的各种关键任务的开发，包含大量基于深度学习前沿和有影响力的模型。 特性: 本项目采用了易用...

Salad 是一种有效且灵活的实现著名的异常检测方法回文构词法王et al . 2006(RAID)。Salad 是基于语法模型,数据表示为其所有的子字符串的长度n。在训练这些gram)存储在一...

AI-powered Sentiment Analysis Tool是一款基于人工智能的情感分析工具，旨在帮助用户分析文本数据中的情感倾向。该工具利用自然语言处理技术，能够识别文本中的情感（如积极、消极、中性），并可视化展示分析结果。通过这款工具，用户可以快速了解社交媒体评论、客户反馈等文本数据的整体情感趋势，从而辅助决策。

Z 语言是新型的类似自然语言的汉语编程语言。 它是基于新的语言设计思想创造的语言，和现存的易语言、习语言、O 语言、汉编等中文编程语言没有关系。 Z 语言特点一: 中文编程 Z 语言是为了广大希...

go-freeling 是Golang 自然语言处理器。 特性： 文字符号化 拆分句子 形态分析 后缀处理，附着词素代词的标记化 灵活的多字识别 收缩裂缝 未登录词类别的概率预测 命名实体检测 ...