inltk
inltk（Indic Languages Natural Language Toolkit）是一个专为印度语言设计的开源自然语言处理工具库。它致力于解决开发者在处理印地语、泰米尔语、孟加拉语等十余种印度本土语言，以及“印英混合语”（如 Hinglish、Tanglish）时面临的资源匮乏与技术门槛高的问题。
过去，针对这些语言的 NLP 任务往往需要研究人员从头训练模型或收集稀缺数据，而 inltk 提供了“开箱即用”的解决方案。用户只需几行代码，即可轻松实现文本分类、语言建模、词向量生成等常见任务，无需深入复杂的底层算法细节。该工具基于 ULMFiT 和 TransformerXL 等先进架构构建了预训练模型，并在 EMNLP-2020 学术会议上发表了相关论文，确保了技术的可靠性与前沿性。
inltk 非常适合应用开发者、数据科学家以及语言学研究人员使用。对于希望快速在产品中集成多语言功能的工程师，它是高效的加速器；对于专注于低资源语言研究的学者，它则提供了宝贵的基准模型与数据集支持。通过简化复杂流程，inltk 让印度语言的自然语言处理变得更加普及和便捷。
使用场景
一家初创电商公司希望分析印度各邦用户在社交媒体上留下的混合语言评论，以优化本地化营销策略。
没有 inltk 时
- 开发团队需为印地语、泰米尔语等十几种印度语言分别寻找或训练独立的 NLP 模型，数据收集与清洗耗时数周。
- 面对"Hinglish"（印地语 + 英语）或"Tanglish"（泰米尔语 + 英语）这类常见的代码混合文本，通用英文工具完全无法识别，导致大量用户反馈被误判或直接丢弃。
- 缺乏统一的接口标准，工程师需要编写大量胶水代码来适配不同语言的预处理逻辑，维护成本极高且容易出错。
- 情感分析准确率低下，因为预训练模型未能捕捉到印度本土语言的语境特征，导致营销决策基于错误的数据洞察。
使用 inltk 后
- 通过 inltk 开箱即用的支持，团队一行代码即可加载涵盖印地语、孟加拉语等原生语言及多种混合语言的高质量预训练模型，项目启动时间从数周缩短至几天。
- 针对 Hinglish 和 Manglish 等混合语言场景，inltk 提供了专门优化的模型，能够精准分词并理解语义，使原本无效的混合文本数据利用率提升至 100%。
- 所有语言任务（如文本分类、嵌入生成）均通过统一的 API 调用，大幅简化了架构设计，开发人员可专注于业务逻辑而非底层模型适配。
- 基于 EMNLP 论文验证的高精度模型，情感分析结果准确反映了各地用户的真实态度，帮助产品团队成功推出了针对性的区域促销活动。
inltk 通过提供专为印度语言生态设计的统一 NLP 基础设施，彻底消除了多语言处理的技术壁垒，让开发者能高效挖掘南亚市场的巨大数据价值。
运行环境要求
- 未说明
未说明
未说明
快速开始
印度语言自然语言工具包（iNLTK）
iNLTK 致力于为印度语言的应用开发者提供开箱即用的各种自然语言处理任务支持。iNLTK 库的相关论文已被 EMNLP-2020 的 NLP-OSS 工作坊接收。论文链接如下：link to the paper
文档
请访问 https://inltk.readthedocs.io 查看详细的文档及安装说明。
支持的语言
母语
| 语言 | 语言代码 |
|---|---|
| 印地语 | hi |
| 旁遮普语 | pa |
| 古吉拉特语 | gu |
| 卡纳达语 | kn |
| 马拉雅拉姆语 | ml |
| 奥里亚语 | or |
| 马拉地语 | mr |
| 孟加拉语 | bn |
| 泰米尔语 | ta |
| 乌尔都语 | ur |
| 尼泊尔语 | ne |
| 梵语 | sa |
| 英语 | en |
| 泰卢固语 | te |
混合语
| 语言 | 文字系统 | 语言代码 |
|---|---|---|
| 英印语（印地语+英语） | 拉丁字母 | hi-en |
| 英泰语（泰米尔语+英语） | 拉丁字母 | ta-en |
| 英马拉语（马拉雅拉姆语+英语） | 拉丁字母 | ml-en |
iNLTK 中使用的模型仓库
注意：英文模型直接取自 fast.ai
使用迁移学习 + iNLTK 释义的效果
| 语言 | 仓库 | 用于分类的数据集 | 使用完整训练集的结果 | 训练集规模减少百分比 | 使用缩减后的训练集（无释义）结果 | 使用缩减后的训练集（有释义）结果 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 印地语 | 印地语自然语言处理 | IIT帕特纳电影评论 | 准确率：57.74 MCC：37.23 |
80% (2480 -> 496) | 准确率：47.74 MCC：20.50 |
准确率：56.13 MCC：34.39 |
| 孟加拉语 | 孟加拉语自然语言处理 | 孟加拉语新闻文章（Soham 文章） | 准确率：90.71 MCC：87.92 |
99% (11284 -> 112) | 准确率：69.88 MCC：61.56 |
准确率：74.06 MCC：65.08 |
| 古吉拉特语 | 古吉拉特语自然语言处理 | iNLTK 标题语料库 - 古吉拉特语 | 准确率：91.05 MCC：86.09 |
90% (5269 -> 526) | 准确率：80.88 MCC：70.18 |
准确率：81.03 MCC：70.44 |
| 马拉雅拉姆语 | 马拉雅拉姆语自然语言处理 | iNLTK 标题语料库 - 马拉雅拉姆语 | 准确率：95.56 MCC：93.29 |
90% (5036 -> 503) | 准确率：82.38 MCC：73.47 |
准确率：84.29 MCC：76.36 |
| 马拉地语 | 马拉地语自然语言处理 | iNLTK 标题语料库 - 马拉地语 | 准确率：92.40 MCC：85.23 |
95% (9672 -> 483) | 准确率：84.13 MCC：68.59 |
准确率：84.55 MCC：69.11 |
| 泰米尔语 | 泰米尔语自然语言处理 | iNLTK 标题语料库 - 泰米尔语 | 准确率：95.22 MCC：92.70 |
95% (5346 -> 267) | 准确率：86.25 MCC：79.42 |
准确率：89.84 MCC：84.63 |
如需了解更多实现细节或重现结果，请查看相应仓库。
贡献
添加新语言支持
如果您希望为 iNLTK 添加您选择的语言支持， 请先在此处查看或提交问题 这里 请参考我为泰卢固语所提到的步骤 此处 作为起点。这些步骤对于其他语言也几乎相同。
改进模型/将模型用于您的研究
如果您希望使用 iNLTK 的模型并结合您自己的数据集对其进行优化， 或者在其基础上构建您自己的定制模型，请查看上表中对应您所选语言的仓库。 上述仓库包含了数据集、预训练模型、分类器以及所有相关代码的链接。
添加新功能
如果您希望在 iNLTK 中添加某项特定功能，首先请在此处查看或提交问题 这里
下一步
..正在推进中
如果您想帮忙，请大声喊出来 :)
- 添加 迈蒂利语 支持
..尚未开始
如果您想牵头，请大声喊出来 :)
- 为所有语言添加命名实体识别支持
- 为所有语言添加文本蕴涵支持
- 研究一个 适用于所有语言的统一模型
- 在 iNLTK 中添加 词性标注支持
- 在 iNLTK 中添加语言之间的互译功能，包括与英语的互译
iNLTK 的赞誉
- 杰里米·霍华德在推特上的评价
- 塞巴斯蒂安·鲁德尔在推特上的评价
- 文森特·布歇、菲利普·沃莱、史蒂夫·努里 在 领英 上的评价
- 卡尼莫日、索哈姆、伊马德 在 领英 上的评价
- iNLTK 曾于 2019 年 5 月在 GitHub 趋势榜 上名列前茅
引用
如果您在研究中使用本库，请考虑引用以下文献：
@inproceedings{arora-2020-inltk,
title = "i{NLTK}: 印度语系语言的自然语言处理工具包",
author = "Arora, Gaurav",
booktitle = "第二届自然语言处理开源软件研讨会（NLP-OSS）论文集",
month = nov,
year = "2020",
address = "线上",
publisher = "计算语言学协会",
url = "https://www.aclweb.org/anthology/2020.nlposs-1.10",
doi = "10.18653/v1/2020.nlposs-1.10",
pages = "66--71",
abstract = "我们提出了 iNLTK，这是一个开源的 NLP 工具库，包含预训练的语言模型，并开箱即用地支持数据增强、文本相似度计算、句子嵌入、词嵌入、分词以及 13 种印度语系语言的文本生成。通过在公开可用的数据集上使用 iNLTK 中的预训练模型进行文本分类，我们的性能显著优于此前报道的结果。在这些数据集上，我们还表明，借助 iNLTK 的预训练模型和数据增强技术，仅需不到 10% 的训练数据，即可达到先前最佳性能的 95% 以上。iNLTK 目前已被社区广泛使用，在 GitHub 上已累计超过 4 万次下载、600 多颗星标和 100 多次叉库。该库的地址为 https://github.com/goru001/inltk。",
}
版本历史
0.92020/10/11v0.8.12020/01/18v0.7.22019/12/14v0.62019/11/10v0.52019/05/26v0.42019/05/17v0.3.02019/05/17常见问题
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