underthesea

越南语 NLP 一站式工具箱,开箱即用

underthesea 是一个专注于越南语自然语言处理的开源 Python 工具包,旨在为越南语社区提供一站式 NLP 解决方案。它解决了越南语在分词、词性标注、命名实体识别、情感分析、文本分类等任务上缺乏统一易用工具的问题。核心能力包括:越南语文本清洗与预处理、基于词典和统计的分词、词性标注、NER、情感分析、文本分类、关键词提取、文本摘要等,同时提供预训练模型和简单的 API 接口,方便开发者快速集成。项目还包含语料库和模型下载功能,支持命令行工具,适合研究和生产环境使用。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 1807
维护状态 活跃
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队undertheseanlp
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,可免费使用和部署。
访问状态
是否开源
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agentic-ai,agents,ai,assistant,hermes-agent,llm,nlp,openclaw,vietnamese,word-segmenter
GitHub 星标★ 1807
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2017-03-01 00:00:00
最近更新2026-09-23 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数5

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:库/依赖 5 步

环境要求

  • Python 环境(README 使用 pip 安装)
  • 可访问 PyPI 的网络
  • 可选:Langfuse 账号/服务(仅在需要追踪 Agent 时)
  • 可选:OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic Claude 或 Google Gemini 的 API 凭证(Agent 调用 LLM 时使

安装与启动步骤

  1. 1安装 underthesea

    README 给出的唯一安装方式:用 pip 从 PyPI 安装依赖包,建议在虚拟环境中执行以免污染全局环境。

    pip install underthesea
  2. 2安装可选追踪依赖

    如需用 Langfuse 追踪 Agent 调用,README 注明需额外安装 langfuse 包;不需要追踪可跳过此步。

    pip install langfuse
  3. 3准备 LLM 提供方凭证

    Agent 支持 OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini 四类提供方,使用前需按所选提供方准备好对应的 API 凭证。

  4. 4按 Quick Start 使用 Age

    参照 README 的 Quick Start 创建 Agent 对象,传入 name、tools,需要追踪时再传 tracer;未安装 langfuse 则不要传 tracer。

  5. 5浏览器内试用

    README 提供官方 Colab 笔记本链接,不想本地安装时可直接在浏览器中打开并运行示例。

如何确认成功

执行 pip install underthesea 无报错即安装完成;可尝试导入并创建 Agent 对象,能正常实例化说明可用。

常见问题

Q:安装 underthesea 会一起装上 openai、anthropic 等 SDK 吗?

A:不会。README 强调 Agent 为零外部依赖,仅用 Python 标准库 urllib 和 json 与 LLM API 通信,不需要 openai、anthropic 或 google-genai 包。

Q:Agent 支持哪些大模型提供方?

A:README 列出四类:OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini。

Q:使用 Langfuse 追踪是必须的吗?

A:不是。Langfuse 是可选能力,README 提示需要先 pip install langfuse;不装则创建 Agent 时不传 tracer 即可。

Q:不想本地安装怎么办?

A:README 提供了官方 Colab 笔记本链接,可直接在浏览器中打开运行,无需配置本地 Python 环境。

Q:除了 Agent,这个包还能做什么?

A:项目定位是越南语 NLP 工具包,覆盖分词、词性标注、命名实体识别、情感分析、文本分类、关键词提取、文本摘要等任务。

注意事项

  • Agent 能力自 v9.3.0 起提供,老版本需先升级。
  • 本教程只覆盖 README 中明确写出的 pip 安装与 Agent 用法,未给出端口、配置文件等生产部署细节。
  • 调用云端 LLM 会产生费用,请自行管理 API 密钥,避免写入代码仓库。
  • Langfuse 追踪器属于可选依赖,不安装不影响基础分词等 NLP 功能。

核心亮点

  • 提供从分词、词性标注到情感分析、文本分类的完整越南语 NLP 流水线,覆盖常见任务
  • API 设计简洁,支持 Python 直接调用和命令行操作,上手门槛低
  • 内置预训练模型和语料库,无需额外配置即可快速体验核心功能

不足之处

  • 文档以越南语为主,对国际用户不够友好
  • 模型更新频率和社区活跃度一般,部分功能依赖旧版依赖库

适用场景

  • 越南语社交媒体舆情分析
  • 越南语文本检索与信息抽取
  • 越南语聊天机器人或语音助手的前端文本理解

替代项目

pyvi、VnCoreNLP、RDRsegmenter

项目介绍

underthesea 是对话助手领域的开源项目,由 undertheseanlp 开发,2017 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(1,807)位列前 30%,在对话助手分类的 905 个项目里位列前 14%。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-23。Apache-2.0 许可证,可免费使用和部署。

它主要面向的使用场景是:越南语社交媒体舆情分析。同类可对比的替代方案包括 pyvi、VnCoreNLP、RDRsegmenter。

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