45个NLP小众开源工具：轻量级解决文本处理问题

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。