45个NLP小众开源工具:轻量级解决文本处理问题
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更新于2024-08-04
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在这个名为"45个小众而实用的NLP开源字典和工具.pdf"的文档中,作者探讨了在自然语言处理(NLP)领域中,尽管预训练模型如BERT、ERNIE和XLNet等变得非常流行,但并非所有问题都适合直接使用这些大型模型。预训练模型在训练和推理阶段需要大量的计算资源,特别是GPU支持,对于那些实际可以通过字典和规则解决的简单NLP任务,这种资源浪费就像用大炮打苍蝇,性价比极低。
文档介绍了45个精心挑选的开源小工具和字典,旨在帮助开发者在构建NLP系统和进行模型优化时,减少对大型模型和计算资源的依赖。这些工具涵盖了敏感词过滤、语言检测等功能,例如:
1. textfilter:由observerss/textfilter提供的中文和英文敏感词过滤器,通过动态状态机(DFA)实现,允许用户添加自定义敏感词,如政治和粗俗词汇,过滤掉特定文本中的敏感内容。虽然功能简洁,但对于处理特定应用场景中的文本审查非常有效。
2. langid:由saffsd/langid.py提供的一款97种语言检测工具,通过pip安装后,可以识别输入文本的语言,如示例中的英文检测:"This is a test"会被分类为英语,返回相应的语言代码和置信度分数。
3. langdetect:另一个开源的语言检测库,来自Google Code的archive,它同样用于识别文本的语言。通过fromlangdetect import detect和detect_langs等方法,可以帮助分析文本所属的语言,这对于跨语言处理和文本分类很有用。
这些小众工具不仅节省了资源,还提高了代码的灵活性和效率。文档推荐的GitHub仓库funNLP中包含了300多个项目,但质量和适用性参差不齐,因此在使用时需仔细甄别和对比。学习和利用这些轻量级工具,开发者可以在满足实际需求的同时,提升开发体验和项目成本效益。
2023-10-18 上传
2022-06-27 上传
2023-06-01 上传
2023-06-01 上传
2023-06-26 上传
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2023-03-31 上传
2023-04-01 上传
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