underthesea

越南语 NLP 一站式工具箱,开箱即用

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 308 🐛 待处理 65 👀 关注 76
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1816
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0 许可证,可免费使用和部署。

项目预览

underthesea 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队undertheseanlp
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
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★ 1816
上线时间2017-03-01 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积186.1 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1816

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

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

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