Официальный CLI (hf) и Python-клиент для скачивания, загрузки и управления репозиториями на Hugging Face Hub.
segment-any-text/wtpsplit
Инструментарий на Python для разбиения текста на предложения и другие смысловые фрагменты с предобученными моделями SaT и WtP для 85 языков.
- Звёзды
- 1,378
- Форки
- 84
- Открытые issues
- 2
- Последний коммит
- позавчера
Что это?
wtpsplit разбивает текст на предложения, а также может делить его на абзацы, используя предсказания переносов строк. Библиотека предоставляет модели SaT (Segment any Text) для 85 языков и более ранние модели WtP — для воспроизводимости результатов. Модели загружаются по имени с Hugging Face. Простой вызов split возвращает список предложений для одного текста или итератор по множеству текстов.
Помимо обычного разбиения на предложения, библиотека позволяет задавать минимальную и максимальную длину фрагментов. Для этого применяется алгоритм Витерби или жадный поиск по вероятностям границ, которые предсказывает модель; при необходимости поиск учитывает априорные распределения длины, например гауссово или логнормальное. Предобученные LoRA-адаптеры настраивают разбиение под конкретные языки, предметные области или стили письма. Пользователи также могут обучить собственные адаптеры на небольшом наборе предложений с корректной разметкой границ.
Инференс можно выполнять в PyTorch на GPU или TPU, с компиляцией TorchInductor либо через ONNX Runtime с провайдером CUDA или CPU. Проект написан на Python и распространяется по лицензии MIT.
Ключевые возможности
- 01Разбиение на предложения на 85 языках с помощью предобученных моделей SaT.
- 02Разбиение с ограничением длины с параметрами min_length и max_length.
- 03Дополнительное разбиение на абзацы на основе предсказанных вероятностей переносов строк.
- 04LoRA-адаптеры для конкретных языков, предметных областей и стилей письма.
- 05Инференс через PyTorch на GPU или TPU, компиляцию TorchInductor либо ONNX Runtime.
Сценарии использования
- Разбиение исходных документов на предложения перед созданием эмбеддингов или индексацией.
- Предобработка расшифровок или субтитров с ненадёжной пунктуацией.
- Сегментация многоязычных корпусов для подготовки обучающих данных NLP.
- Подготовка фрагментов заданного максимального размера для последующих конвейеров обработки языковыми моделями.
Быстрый старт
- 1
Установите пакет с помощью pip
pip install wtpsplit - 2
Импортируйте SaT и загрузите предварительно обученную модель
from wtpsplit import SaT - 3
Разбейте текст на предложения
sat.split("This is a test This is another test.")
Что важно знать
- Для эффективного запуска больших моделей GPU значительно ускоряет работу; README также рекомендует её как необязательный вариант.
- Для некоторых расширенных возможностей, таких как ONNX и AITune, требуется отдельная установка и дополнительная настройка.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое wtpsplit?
- Инструментарий на Python для разбиения текста на предложения и другие смысловые фрагменты с предобученными моделями SaT и WtP для 85 языков. wtpsplit разбивает текст на предложения, а также может делить его на абзацы, используя предсказания переносов строк. Библиотека предоставляет модели SaT (Segment any Text) для 85 языков и более ранние модели WtP — для воспроизводимости результатов. Модели загружаются по имени с Hugging Face. Простой вызов split возвращает список предложений для одного текста или итератор по множеству текстов.
- wtpsplit можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- wtpsplit распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- wtpsplit всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в wtpsplit — 5 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать wtpsplit?
- Разбиение исходных документов на предложения перед созданием эмбеддингов или индексацией. Предобработка расшифровок или субтитров с ненадёжной пунктуацией. Сегментация многоязычных корпусов для подготовки обучающих данных NLP. Подготовка фрагментов заданного максимального размера для последующих конвейеров обработки языковыми моделями.
- Как установить wtpsplit?
- Установите пакет с помощью pip: pip install wtpsplit Импортируйте SaT и загрузите предварительно обученную модель: from wtpsplit import SaT Разбейте текст на предложения: sat.split("This is a test This is another test.")
- Где скачать wtpsplit?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/segment-any-text/wtpsplit
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Фреймворк с определениями современных моделей машинного обучения для текста, изображений, аудио и мультимодальных задач — для обучения и инференса.
Библиотека предобученных моделей для Keras 3: модели для текста, изображений и аудио, работающие с JAX, TensorFlow или PyTorch.
No-code-инструмент Hugging Face для обучения и дообучения ML-моделей: LLM, текстовых, визуальных и токеновых — через веб-интерфейс, CLI или YAML-конфиги.
NLP-фреймворк на Python и PyTorch для распознавания именованных сущностей, анализа тональности, разметки частей речи и создания текстовых эмбеддингов.
Бесплатная книга на китайском языке и примеры кода для изучения PyTorch: от основ до CV, NLP, приложений на базе LLM и развёртывания.