Modelo multilingüe de texto a voz con 0,1B de parámetros, ejecución en tiempo real en CPU, clonación de voz y salida estéreo a 48 kHz.
go-ego/gse
Biblioteca de segmentación de texto y NLP en Go para inglés, chino, japonés y otros idiomas, que implementa el enfoque de jieba.
- Estrellas
- 2,847
- Forks
- 233
- Issues abiertos
- 15
- Último commit
- anteayer
¿Qué es?
gse es una biblioteca de Go para dividir texto en palabras en varios idiomas, como inglés, chino, japonés y otros. Implementa en Go el enfoque de segmentación de jieba y lo amplía con funciones adicionales de NLP, como el etiquetado de categorías gramaticales.
El segmentador ofrece varios modos: estándar, para motores de búsqueda, completo y preciso, además de un modo HMM que usa el algoritmo de Viterbi para reconocer palabras que no están en el diccionario. Se pueden cargar diccionarios personalizados e integrados, así como listas de palabras vacías, y analizar o recortar los segmentos resultantes. También admite chino tradicional.
La biblioteca se usa habitualmente para preparar texto para búsquedas de texto completo y cuenta con integraciones con riot, zincsearch, Elasticsearch y bleve.
Funciones clave
- 01Varios modos de segmentación: estándar, para motores de búsqueda, completo y preciso
- 02Modo HMM que usa el algoritmo de Viterbi para palabras que no están en el diccionario
- 03Diccionarios personalizados e integrados, con compatibilidad con palabras vacías
- 04Etiquetado de categorías gramaticales y análisis de segmentos
- 05Admite inglés, chino (incluido el tradicional), japonés y otros idiomas
- 06Incluye un ejemplo de servicio JSON RPC
Casos de uso
- Tokenizar texto en chino o japonés para índices de búsqueda de texto completo
- Crear un servicio en Go que segmente la entrada del usuario para extraer palabras clave
- Añadir segmentación de palabras a un backend de búsqueda como Elasticsearch o bleve
- Aplicar diccionarios personalizados al procesamiento de texto de dominios específicos
Inicio rápido
- 1
Instala el paquete gse con Go modules
go get -u github.com/go-ego/gse - 2
Importa el paquete en tu código Go
import "github.com/go-ego/gse" - 3
Crea un segmentador, carga el diccionario y llama a Cut para procesar el texto
Antes de usarlo
- Para segmentar texto en idiomas distintos del inglés se necesitan diccionarios y datos integrados para chino, japonés y otros idiomas, lo que requiere más trabajo de configuración.
En colecciones
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es gse?
- Biblioteca de segmentación de texto y NLP en Go para inglés, chino, japonés y otros idiomas, que implementa el enfoque de jieba. gse es una biblioteca de Go para dividir texto en palabras en varios idiomas, como inglés, chino, japonés y otros. Implementa en Go el enfoque de segmentación de jieba y lo amplía con funciones adicionales de NLP, como el etiquetado de categorías gramaticales.
- ¿gse es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- gse es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿gse sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de gse fue el 4 nov 2026.
- ¿Para qué puedo usar gse?
- Tokenizar texto en chino o japonés para índices de búsqueda de texto completo Crear un servicio en Go que segmente la entrada del usuario para extraer palabras clave Añadir segmentación de palabras a un backend de búsqueda como Elasticsearch o bleve Aplicar diccionarios personalizados al procesamiento de texto de dominios específicos
- ¿Cómo se instala gse?
- Instala el paquete gse con Go modules: go get -u github.com/go-ego/gse Importa el paquete en tu código Go: import "github.com/go-ego/gse" Crea un segmentador, carga el diccionario y llama a Cut para procesar el texto
- ¿Dónde consigo gse?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/go-ego/gse
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
Proyectos relacionados
Stemmer y listas de palabras vacías para Lunr.js que incorporan búsqueda de texto completo multilingüe en decenas de idiomas en el navegador o Node.js.
Convierte libros electrónicos en audiolibros con capítulos y metadatos, mediante varios motores TTS y clonación de voz opcional.
Biblioteca de Python del Stanford NLP Group para tokenización, segmentación de oraciones, reconocimiento de entidades y análisis de dependencias en más de 60 idiomas.
Kit de herramientas de Python para dividir texto en oraciones u otras unidades semánticas, con modelos SaT y WtP preentrenados para 85 idiomas.
Biblioteca de motor de entrada C++ de Rime, compatible con métodos de entrada del chino basados en la forma y en la fonética.