[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-malaysia-ai--malaya":3,"tool-malaysia-ai--malaya":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",160411,2,"2026-04-18T23:33:24",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",109154,"2026-04-18T11:18:24",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":76,"owner_twitter":76,"owner_website":76,"owner_url":77,"languages":78,"stars":115,"forks":116,"last_commit_at":117,"license":118,"difficulty_score":32,"env_os":119,"env_gpu":120,"env_ram":121,"env_deps":122,"category_tags":127,"github_topics":130,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":144,"updated_at":145,"faqs":146,"releases":176},9515,"malaysia-ai\u002Fmalaya","malaya"," Natural Language Toolkit for Malaysian language, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002F","Malaya 是一款专为马来语（Bahasa Malaysia）打造的开源自然语言处理工具包，基于强大的 PyTorch 框架构建。它主要解决了马来语在人工智能领域长期面临的数据资源匮乏和技术支持不足的痛点，让开发者能够轻松实现文本分类、情感分析、实体识别、机器翻译及语音处理等复杂任务。\n\n这款工具特别适合从事自然语言处理研究的学者、需要集成马来语功能的软件开发者，以及对东南亚语言技术感兴趣的数据科学家。通过 Malaya，用户无需从零开始训练模型，即可直接调用高质量的语言能力。\n\n其核心技术亮点在于提供了丰富的预训练模型，这些模型已托管于 Hugging Face 平台，涵盖了从传统统计方法到最新深度学习架构的多种选择。Malaya 不仅支持灵活的 CPU 和 GPU 部署，还保持了活跃的社区更新，确保算法紧跟前沿。无论是构建智能客服系统、分析社交媒体舆情，还是进行学术探索，Malaya 都能为马来语智能化应用提供坚实可靠的基础，是连接马来语世界与先进 AI 技术的重要桥梁。",".. raw:: html\n\n    \u003Cp align=\"center\">\n        \u003Ca href=\"#readme\">\n            \u003Cimg alt=\"logo\" width=\"40%\" src=\"https:\u002F\u002Fi.imgur.com\u002Fyi6jwST.png\">\n        \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Fp>\n    \u003Cp align=\"center\">\n        \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.python.org\u002Fpypi\u002Fmalaya\">\u003Cimg alt=\"Pypi version\" src=\"https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fmalaya.svg\">\u003C\u002Fa>\n        \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.python.org\u002Fpypi\u002Fmalaya\">\u003Cimg alt=\"Python3 version\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fpyversions\u002Fmalaya.svg\">\u003C\u002Fa>\n        \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuseinzol05\u002FMalaya\u002Fblob\u002Fmaster\u002FLICENSE\">\u003Cimg alt=\"MIT License\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flicense\u002Fhuseinzol05\u002Fmalaya.svg?color=blue\">\u003C\u002Fa>\n        \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002F\">\u003Cimg alt=\"Documentation\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmalaysia-ai_malaya_readme_6bf48b3e9a6d.png\">\u003C\u002Fa>\n        \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fproject\u002Fmalaya\">\u003Cimg alt=\"total stats\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmalaysia-ai_malaya_readme_4a01beed10ce.png\">\u003C\u002Fa>\n        \u003Ca 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So you can choose your own PyTorch CPU \u002F GPU version.\n\nOnly **Python >= 3.6.0**, and **PyTorch >= 1.10** are supported.\n\nIf you are a Windows user, make sure read https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Frunning-on-windows.html\n\nDevelopment Release\n---------------------------------\n\nInstall from `master` branch,\n\n::\n\n    $ pip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuseinzol05\u002Fmalaya.git\n\n\nWe recommend to use **virtualenv** for development. \n\nDocumentation at https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F\n\nPretrained Models\n------------------\n\nMalaya also released Malaysian pretrained models, simply check at https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fmesolitica\n\nReferences\n-----------\n\nIf you use our software for research, please cite:\n\n::\n\n  @misc{Malaya, Natural-Language-Toolkit library for bahasa Malaysia, powered by PyTorch,\n    author = {Husein, Zolkepli},\n    title = {Malaya},\n    year = {2018},\n    publisher = {GitHub},\n    journal = {GitHub repository},\n    howpublished = {\\url{https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmesolitica\u002Fmalaya}}\n  }\n\nAcknowledgement\n----------------\n\nThanks to,\n\n1. `KeyReply \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.keyreply.com\u002F>`_ for private V100s cloud.\n\n.. raw:: html\n\n    \u003Ca href=\"#readme\">\n        \u003Cimg alt=\"logo\" width=\"20%\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmalaysia-ai_malaya_readme_beeb365a039e.png\">\n    \u003C\u002Fa>\n\n2. `Nvidia \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.nvidia.com\u002Fen-us\u002F>`_ for Azure credit.\n\n.. raw:: html\n\n    \u003Ca href=\"#readme\">\n        \u003Cimg alt=\"logo\" width=\"20%\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmalaysia-ai_malaya_readme_0045867b7b09.png\">\n    \u003C\u002Fa>\n\n\n3. `Tensorflow Research Cloud \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.tensorflow.org\u002Ftfrc>`_ for free TPUs access.\n\n.. raw:: html\n\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.tensorflow.org\u002Ftfrc\">\n        \u003Cimg alt=\"logo\" width=\"20%\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmalaysia-ai_malaya_readme_0008ab4c4a0f.png\">\n    \u003C\u002Fa>\n\n\nContributing\n----------------\n\nThank you for contributing this library, really helps a lot. Feel free to contact me to suggest me anything or want to contribute other kind of forms, we accept everything, not just code!\n\n.. raw:: html\n\n    \u003Ca href=\"#readme\">\n        \u003Cimg alt=\"logo\" width=\"30%\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmalaysia-ai_malaya_readme_456658af3076.png\">\n    \u003C\u002Fa>\n",".. raw:: html\n\n    \u003Cp align=\"center\">\n        \u003Ca href=\"#readme\">\n            \u003Cimg alt=\"logo\" width=\"40%\" src=\"https:\u002F\u002Fi.imgur.com\u002Fyi6jwST.png\">\n        \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Fp>\n    \u003Cp align=\"center\">\n        \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.python.org\u002Fpypi\u002Fmalaya\">\u003Cimg alt=\"Pypi版本\" src=\"https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fmalaya.svg\">\u003C\u002Fa>\n        \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.python.org\u002Fpypi\u002Fmalaya\">\u003Cimg alt=\"Python3版本\" 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进行开发。\n\n文档可在 https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F 查看。\n\n预训练模型\n------------------\n\nMalaya 还发布了马来西亚语的预训练模型，详情请访问 https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fmesolitica。\n\n参考文献\n-----------\n\n如果您在研究中使用了我们的软件，请引用以下内容：\n\n::\n\n  @misc{Malaya, 马来语自然语言处理工具库，基于 PyTorch,\n    author = {Husein, Zolkepli},\n    title = {Malaya},\n    year = {2018},\n    publisher = {GitHub},\n    journal = {GitHub仓库},\n    howpublished = {\\url{https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmesolitica\u002Fmalaya}}\n  }\n\n致谢\n----------------\n\n感谢以下单位和个人：\n\n1. `KeyReply \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.keyreply.com\u002F>`_ 提供的私有 V100 云资源。\n\n.. raw:: html\n\n    \u003Ca href=\"#readme\">\n        \u003Cimg alt=\"logo\" width=\"20%\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmalaysia-ai_malaya_readme_beeb365a039e.png\">\n    \u003C\u002Fa>\n\n2. `Nvidia \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.nvidia.com\u002Fen-us\u002F>`_ 提供的 Azure 信用额度。\n\n.. raw:: html\n\n    \u003Ca href=\"#readme\">\n        \u003Cimg alt=\"logo\" width=\"20%\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmalaysia-ai_malaya_readme_0045867b7b09.png\">\n    \u003C\u002Fa>\n\n\n3. `TensorFlow Research Cloud \u003Chttps:\u002F\u002Fwww.tensorflow.org\u002Ftfrc>`_ 提供的免费 TPU 访问权限。\n\n.. raw:: html\n\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.tensorflow.org\u002Ftfrc\">\n        \u003Cimg alt=\"logo\" width=\"20%\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmalaysia-ai_malaya_readme_0008ab4c4a0f.png\">\n    \u003C\u002Fa>\n\n\n贡献\n----------------\n\n感谢您对本库的贡献，这对我们帮助很大。如果您有任何建议或想以其他形式参与贡献，请随时与我联系！我们欢迎任何形式的贡献，不仅仅是代码！\n\n.. raw:: html\n\n    \u003Ca href=\"#readme\">\n        \u003Cimg alt=\"logo\" width=\"30%\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmalaysia-ai_malaya_readme_456658af3076.png\">\n    \u003C\u002Fa>","# Malaya 快速上手指南\n\nMalaya 是一个基于 PyTorch 构建的马来语（Bahasa Malaysia）自然语言处理工具包。本指南将帮助中国开发者快速完成环境配置并开始使用。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux、macOS 或 Windows（Windows 用户建议查阅官方文档中的特定运行说明）。\n*   **Python 版本**：>= 3.6.0\n*   **核心依赖**：PyTorch >= 1.10\n    *   *注意*：安装脚本不会自动安装 PyTorch，以便您可以自由选择适合本地硬件的 CPU 或 GPU 版本。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 安装 PyTorch\n根据您的硬件环境（是否拥有 NVIDIA GPU），前往 [PyTorch 官网](https:\u002F\u002Fpytorch.org\u002Fget-started\u002Flocally\u002F) 获取对应的安装命令并执行。\n\n> **国内加速建议**：如果下载速度较慢，可使用清华源或阿里源进行加速。例如使用 pip 安装时添加 `-i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple` 参数。\n\n### 2. 安装 Malaya\n通过 PyPI 安装稳定版：\n\n```bash\npip install malaya\n```\n\n如果您希望体验最新开发功能，可以从 GitHub 主分支安装：\n\n```bash\npip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuseinzol05\u002FMalaya.git\n```\n\n> **提示**：建议在虚拟环境（virtualenv 或 conda）中进行安装和开发，以避免依赖冲突。\n\n## 基本使用\n\n安装完成后，即可在 Python 中导入并使用 Malaya 处理马来语文本。以下是一个简单的文本分类示例：\n\n```python\nimport malaya\n\n# 加载预训练的马来语情感分析模型\nmodel = malaya.sentiment.analysis()\n\n# 待分析的马来语文本\ntext = \"Saya sangat gembira dengan perkhidmatan ini.\"\n\n# 进行预测\nresult = model.predict(text)\n\nprint(result)\n# 输出示例: {'negative': 0.01, 'neutral': 0.04, 'positive': 0.95}\n```\n\n更多预训练模型（如实体识别、机器翻译等）可访问 [Hugging Face Mesolitica](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fmesolitica) 获取，详细 API 文档请参阅 [Malaya 官方文档](https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002F)。","一家马来西亚电商初创公司正试图构建智能客服系统，以自动处理大量混杂着马来语口语、方言及英语借词的顾客评论与咨询。\n\n### 没有 malaya 时\n- **分词准确率极低**：通用 NLP 库无法识别马来语特有的前缀和后缀（如 \"mem-\", \"-kan\"），导致关键词提取完全失效。\n- **情感分析误判频发**：模型难以理解本地化的口语表达（如 \"best gila\" 表示极好），常将正面评价误判为中性甚至负面。\n- **开发周期漫长**：团队需从零收集语料并训练基础模型，耗时数月仍无法达到商用精度，严重拖慢产品上线进度。\n- **多语言混合处理困难**：面对顾客习惯性的\"罗惹式\"语言（马来语 + 英语混用），传统规则引擎几乎无法解析。\n\n### 使用 malaya 后\n- **原生分词精准高效**：malaya 内置的深度学习分词器完美处理复杂的马来语词法变化，实体识别准确率提升至 90% 以上。\n- **本地化情感洞察**：直接调用预训练的情感分析模型，能准确捕捉带有强烈地域色彩的语气和俚语，实时反馈用户满意度。\n- **即插即用加速落地**：通过 `pip install malaya` 即可加载针对马来语优化的 PyTorch 预训练模型，将研发周期从数月缩短至数天。\n- **无缝支持代码切换**：malaya 专门针对马来语 - 英语混合文本进行了优化，无需额外清洗数据即可直接理解混合句式。\n\nmalaya 让团队跨越了低资源语言的算法鸿沟，以极低成本实现了高度本地化的智能语义理解能力。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmalaysia-ai_malaya_478cabd3.png","malaysia-ai","Malaysia-AI","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fmalaysia-ai_0abfe4ce.jpg","We do open source, models and datasets at https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fmalaysia-ai",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmalaysia-ai",[79,83,87,91,95,99,103,106,109,112],{"name":80,"color":81,"percentage":82},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",71.3,{"name":84,"color":85,"percentage":86},"Python","#3572A5",27.9,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"HTML","#e34c26",0.4,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"C","#555555",0.2,{"name":96,"color":97,"percentage":98},"Shell","#89e051",0.1,{"name":100,"color":101,"percentage":102},"Cython","#fedf5b",0,{"name":104,"color":105,"percentage":102},"JavaScript","#f1e05a",{"name":107,"color":108,"percentage":102},"Scilab","#ca0f21",{"name":110,"color":111,"percentage":102},"Makefile","#427819",{"name":113,"color":114,"percentage":102},"Dockerfile","#384d54",522,140,"2026-03-26T00:34:21","MIT","Linux, macOS, Windows","非必需（支持 CPU\u002FGPU 版本），具体型号和显存未说明，需自行安装 PyTorch CUDA 版本","未说明",{"notes":123,"python":124,"dependencies":125},"该工具是专为马来语（Bahasa Malaysia）设计的自然语言处理库。安装时会自动除 PyTorch 外的所有依赖，用户需根据自身硬件环境手动选择安装 PyTorch 的 CPU 或 GPU 版本。Windows 用户需参考官方文档中的特定运行指南。预训练模型托管在 Hugging Face (mesolitica) 上。",">=3.6.0",[126],"torch>=1.10",[35,15,128,14,129],"视频","音频",[131,132,133,134,135,136,137,138,139,140,141,142,143],"natural-language-processing","bahasa-malaysia","tensorflow","sentiment-analysis","subjectivity-analysis","pos-tagging","ner","entity-framework","language-detection","normalizer","malay","malay-nlp","emotion-analysis","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-19T15:40:15.669909",[147,152,157,162,167,172],{"id":148,"question_zh":149,"answer_zh":150,"source_url":151},42695,"安装模型时遇到 'IndexError' 或 'Truncated message' 错误怎么办？","这通常是因为缓存文件损坏或版本过旧。请尝试以下步骤：\n1. 升级 malaya-boilerplate：`pip install malaya-boilerplate -U`\n2. 如果问题依旧，删除对应的缓存文件后重试。例如对于 sentiment\u002Ftiny-albert 模型，运行：`malaya.utils.delete_cache('sentiment\\tiny-albert')`\n此问题在 Windows 系统上较为常见。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmalaysia-ai\u002Fmalaya\u002Fissues\u002F91",{"id":153,"question_zh":154,"answer_zh":155,"source_url":156},42696,"命名实体识别（NER）无法正确识别长姓名（如中间名或姓氏）怎么办？","该问题在 Malaya 3.0 版本中已修复。请确保您使用的是最新版本。您可以使用 Transformer 模型进行测试，示例代码如下：\n```python\nimport malaya\nmodel = malaya.entity.transformer(model='albert', size='base')\nmodel.predict('Vazeer Alam Mydin Meera dan Husein makan ayam')\n```\n如果仍然遇到问题，请检查您的环境配置。注意：Malaya 的 NER 是通用的，不包含特定的医疗数据。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmalaysia-ai\u002Fmalaya\u002Fissues\u002F22",{"id":158,"question_zh":159,"answer_zh":160,"source_url":161},42697,"依赖解析器输出不稳定，出现多个根节点（multiple roots）或无根节点怎么办？","模型有时无法强制输出为单根节点，这是已知限制。如果在标签中看到 'X' 或 'PAD'，这是因为使用了 BPE（字节对编码）子词分词技术：'X' 表示子词的延续部分，'PAD' 是填充符。\n对于多根节点或索引为 -1 的问题，已在 4.3.1 版本中进行修复，建议升级库版本。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmalaysia-ai\u002Fmalaya\u002Fissues\u002F87",{"id":163,"question_zh":164,"answer_zh":165,"source_url":166},42698,"执行拼写纠正或文本标准化时遇到 'IndexError: string index out of range' 错误？","该错误在某些特定输入下可能出现。如果您遇到此问题，可以尝试使用抽象标准化（abstractive normalization）方法，这通常更稳健。加载方法参考文档：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Fstable\u002Fload-normalizer-abstractive.html\n许多用户反馈在更新或切换方法后问题已解决。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmalaysia-ai\u002Fmalaya\u002Fissues\u002F136",{"id":168,"question_zh":169,"answer_zh":170,"source_url":171},42699,"导入 malaya 时遇到 'Illegal instruction (core dumped)' 或 'AttributeError' 错误？","这可能是操作系统或依赖库版本兼容性问题。\n1. 操作系统：尝试在 Ubuntu \u003C= 20.04 (不含 20.04.2) 上运行，某些新版本 Ubuntu 可能存在兼容性差异。\n2. NumPy 版本：检查是否安装了不兼容的 NumPy 版本（如 1.20.3），尝试卸载并安装较稳定的版本（如 1.19.5）：\n   `pip uninstall numpy`\n   `pip install numpy==1.19.5`\n3. 属性错误：确保您调用的模块路径正确，某些功能在不同版本中位置可能有所变化。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmalaysia-ai\u002Fmalaya\u002Fissues\u002F82",{"id":173,"question_zh":174,"answer_zh":175,"source_url":151},42700,"如何加载和使用情感分析或情绪分析的 Transformer 模型？","可以使用以下代码加载预训练的 Transformer 模型（如 albert, tiny-bert 等）并进行预测：\n```python\nimport malaya\n# 加载模型\nmodel = malaya.sentiment.transformer(model='tiny-albert')\n# 或者情绪分析\n# model = malaya.emotion.transformer(model='albert')\n\n# 进行预测\ntext = ['babi la company ni, aku dah la penat datang dari jauh']\nresult = model.predict(text)\nprint(result)\n```\n如果遇到加载错误，请参考常见问题第一条关于缓存和版本更新的解决方案。",[177,182,187,192,197,202,207,212,217,222,227,232,237,242,247,252,257,262,267,272],{"id":178,"version":179,"summary_zh":180,"released_at":181},342374,"v5.1","1. 已移除 TensorFlow，不再需要它。  \n2. 新增马来语词典模块，详情参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Fstable\u002Fdictionary-malay.html  \n3. 音节切分现采用 PyTorch LSTM 模型，详情参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Fstable\u002Fload-tokenizer-syllable.html  \n4. 预训练 Transformer 现采用 PyTorch 版本的 Hugging Face 模型，详情参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Fstable\u002Fload-transformer.html  \n5. 掩码语言模型评分器现采用 PyTorch 版本的 Hugging Face 模型，详情参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Fstable\u002Fload-mlm.html  \n6. 因果语言模型评分器现采用 PyTorch 版本的 Hugging Face 模型，详情参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Fstable\u002Fload-gpt2-lm.html  \n7. 词干提取现采用 PyTorch LSTM 模型，详情参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Fstable\u002Fload-stemmer.html  \n8. Jawi 文本处理现采用 T5 版本的 Hugging Face 模型，支持罗马字转 Jawi 和 Jawi 转罗马字，详情参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Fstable\u002Fload-jawi.html  \n9. 语法错误检测现采用 T5 版本的 Hugging Face 模型，详情参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Fstable\u002Fload-tatabahasa-tagging.html  \n10. 情感分析现采用 T5 编码器版本的 Hugging Face 模型，详情参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Fstable\u002Fload-emotion.html  \n11. 情感分析（正面\u002F负面）现采用 T5 编码器版本的 Hugging Face 模型，详情参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Fstable\u002Fload-sentiment.html  \n12. 新增嵌入模块，详情参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Fstable\u002Fload-embedding.html  \n13. 新增重排序模块，详情参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Fstable\u002Fload-reranker.html  \n14. 语义相似度计算现采用 T5 编码器版本的 Hugging Face 模型，详情参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Fstable\u002Fload-similarity-semantic.html  \n15. 实体识别现采用 T5 编码器版本的 Hugging Face 模型，详情参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Fstable\u002Fload-entities.html  \n16. 词性标注现采用 T5 编码器版本的 Hugging Face 模型，详情参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Fstable\u002Fload-pos.html  \n17. 句法依存关系分析现采用 T5 编码器版本的 Hugging Face 模型，详情参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Fstable\u002Fload-dependency.html  \n18. 树结构句法分析现采用 T5 编码器版本的 Hugging Face 模型，详情参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Fstable\u002Fload-constituency.html  \n19. 翻译模块现支持 `from` 和 `to` 参数，详情参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Fstable\u002Fload-translation.html  \n20. 零样本分类现采用 T5 编码器版本的 Hugging Face 模型，详情参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Fstable\u002Fload-zeroshot-classification.html  \n21. 文本转知识图谱现采用 T5 版本的 Hugging Face 模型，详情参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Fstable\u002Ftext-to-kg.html","2024-03-27T14:33:40",{"id":183,"version":184,"summary_zh":185,"released_at":186},342375,"v5.0","1. 启动了首个混合语言知识图谱工具包，详情请参阅：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fknowledge-graph-toolkit.html  \n2. 发布了抽象增强功能，能够在保持相同情感极性的情况下，将标准结构转换为本地或社交媒体风格的文本，支持多种语言组合：标准英语转本地马来语、标准马来语转本地马来语等，详情请参阅：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-augmentation-abstractive.html  \n3. 基于编码器的增强功能（如 WordVector 和 Encoder 模型）现归入 `malaya.augmentation.encoder` 模块，详情请参阅：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-augmentation-encoder.html  \n4. 基于规则的增强功能现归入 `malaya.augmentation.rules` 模块，详情请参阅：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-augmentation-rules.html  \n5. 为 True Case 模块发布了 HuggingFace T5 模型，该模型还支持混合语言推理，详情请参阅：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-augmentation-rules.html  \n6. 为分词模块发布了 HuggingFace T5 模型，同样支持混合语言推理，详情请参阅：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-segmentation-huggingface.html  \n7. 为抽象归一化模块发布了 HuggingFace T5 模型，实现端到端文本归一化，并支持混合语言推理，详情请参阅：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-segmentation-huggingface.html  \n8. 基于规则的文本归一化功能现归入 `malaya.normalizer.rules` 模块，详情请参阅：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-normalizer.html  \n9. 为语法错误检测模块发布了 HuggingFace T5 模型，详情请参阅：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-tatabahasa-tagging-huggingface.html  \n10. 前缀式文本生成器现归入 `malaya.generator.prefix` 模块，详情请参阅：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-prefix-generator.html  \n11. 重要内容提取生成器现归入 `malaya.generator.isi_penting` 模块，详情请参阅：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-isi-penting-generator.html  \n12. 为重要内容提取生成器发布了 HuggingFace T5 模型，支持文章风格，且内容可为混合语言，详情请参阅：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-isi-penting-generator-huggingface-article-style.html  \n13. 为重要内容提取生成器发布了 HuggingFace T5 模型，支持新闻标题风格，且内容可为混合语言，详情请参阅：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-isi-penting-generator-huggingface-headline-news-style.html  \n14. 为重要内容提取生成器发布了 HuggingFace T5 模型，支持作文风格，且内容可为混合语言，详情请参阅：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-isi-penting-generator-huggingface-karangan-style.html  \n15. 为重要内容提取生成器发布了 HuggingFace T5 模型，支持新闻风格，且内容可为混合语言，详情请参阅：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-isi-penting-generator-huggingface-news-style.html  \n17. 为重要内容提取生成器发布了 HuggingFace T5 模型，支持产品描述风格，且内容可为混合语言，详情请参阅：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-isi-penting-generator-huggingface-product-description-style.html  \n18. 发布了Hugging…","2022-12-19T15:07:05",{"id":188,"version":189,"summary_zh":190,"released_at":191},342376,"v.4.9.2","1. 发布了掩码语言模型文本评分功能，详情请参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-mlm.html  \n2. 发布了GPT2语言模型文本评分功能，详情请参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-gpt2-lm.html  \n3. 对比使用KenLM、掩码语言模型和GPT2语言模型的拼写纠正效果，详情请参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-gpt2-lm.html  \n4. 新增基于深度学习的音节分词器，其字错误率（WER）为4.3%，而基于规则的分词器字错误率为9.01%，详情请参见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-tokenizer-syllable.html  \n5. 从4.9.2版本开始，`pytorch`和`transformers`成为Malaya的必要依赖库。","2022-09-17T13:30:39",{"id":193,"version":194,"summary_zh":195,"released_at":196},342377,"v.4.9.1","1. 新增预训练的 KenLM 模型，该模型基于 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuseinzol05\u002Fmalay-dataset\u002Ftree\u002Fmaster\u002Fdumping\u002Fclean 进行训练，详情请参见 https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-kenlm.html。\n2. 改进了拼写纠正接口，位于 `malaya.spelling_correction.*` 下。\n3. 改进了 JamSpell 拼写纠正接口，详情请参见 https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-spelling-correction-jamspell.html。\n4. 提升了 Probability 拼写纠正的速度和准确性，详情请参见 https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-spelling-correction-probability.html。\n5. 新增了 Probability LM，即结合 Probability 和 KenLM 的拼写纠正方法，能够根据句子上下文提供更优的评分，详情请参见 https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-spelling-correction-probability-lm.html。\n6. 改进了 Spylls 拼写纠正接口，详情请参见 https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-spelling-correction-probability-lm.html。\n7. 改进了 SymSpeller 拼写纠正接口，详情请参见 https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-spelling-correction-symspell.html。\n8. 改进了 Transformer Encoder 拼写纠正接口，详情请参见 https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-spelling-correction-encoder-transformer.html。\n9. 改进了 Seq2Seq Transformer 拼写纠正接口，详情请参见 https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-spelling-correction-transformer.html。\n10. 新增了音节分词器，详情请参见 https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-tokenizer-syllable.html。\n11. 新增了基于噪声数据集训练的词干提取器，以更好地适应本地语言结构，详情请参见 https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-stemmer.html#Sensitive-towards-local-language-structure。\n12. 改进了文本归一化工具，现可集成词干提取器并添加更多参数，详情请参见 https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-normalizer.html。","2022-09-01T17:01:05",{"id":198,"version":199,"summary_zh":200,"released_at":201},342378,"v4.9","1. 发布了使用 Eflomal 的英-马来语翻译对齐工具，详情请见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Falignment-en-ms-eflomal.html\n2. 发布了使用 HuggingFace 的英-马来语翻译对齐工具，详情请见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Falignment-en-ms-huggingface.html\n3. 发布了使用 Eflomal 的马来-英语翻译对齐工具，详情请见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Falignment-ms-en-eflomal.html\n4. 发布了使用 HuggingFace 的马来-英语翻译对齐工具，详情请见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Falignment-ms-en-huggingface.html\n5. 现在预处理模块支持使用 NMT 模型，详情请见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-preprocessing.html#Load-translation\n6. 发布了 Demoji 模块，详情请见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-demoji.html\n7. 为 Rumi-Jawi 转换器新增了 Transformer 模型，详情请见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-rumi-jawi.html，BASE 尺寸模型的 WER 为 0.043%。\n8. 为 Jawi-Rumi 转换器新增了 Transformer 模型，详情请见：同上，BASE 尺寸模型的 WER 为 0.3%。\n9. 新增了基于规则与深度学习相结合的子串语言检测功能，详情请见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Flanguage-detection-words.html\n10. 新增了在噪声数据集上训练的英-马来语翻译模型，以提升本地语境下的翻译效果，详情请见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-translation-noisy-en-ms.html\n11. 新增了使用 HuggingFace 训练、并在噪声数据集上优化的英-马来语翻译模型，以提升本地语境下的翻译效果，详情请见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-translation-noisy-en-ms-huggingface.html\n12. 新增了在噪声数据集上训练的马来-英语翻译模型，以提升本地语境下的翻译效果，详情请见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-translation-noisy-ms-en.html\n13. 新增了使用 HuggingFace 训练、并在噪声数据集上优化的马来-英语翻译模型，以提升本地语境下的翻译效果，详情请见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-translation-noisy-ms-en-huggingface.html\n14. 现在 Normalizer 模块支持翻译功能，详情请见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-normalizer.html#Use-translator\n15. 现在 Normalizer 模块能够将相似的子词语言分组并进行翻译，从而获得更好的本地语境翻译效果，详情请见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-normalizer.html#Problem-with-single-word-translation\n16. 现在 Normalizer 模块具备分词功能，详情请见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-normalizer.html#Use-segmenter\n17. 现在 Normalizer 模块能够对表情符号进行归一化处理，详情请见：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-normalizer.html#Normalize-emoji","2022-08-02T08:46:33",{"id":203,"version":204,"summary_zh":205,"released_at":206},342379,"v4.8","1. 发布了字素到音素模块，网址为：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-phoneme.html，其中的语音转写来源于 https:\u002F\u002Fprpm.dbp.gov.my\u002F Glosari Dialek。\n2. 发布了罗马字母到贾维字母转换模块，网址为：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-rumi-jawi.html。\n3. 发布了贾维字母到罗马字母转换模块，网址为：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-jawi-rumi.html。","2022-06-01T13:44:25",{"id":208,"version":209,"summary_zh":210,"released_at":211},342380,"v4.7.5","1. 改进的分词器，https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-tokenizer.html  \n2. 用于更好语音合成的改进型归一化工具，https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-normalizer.html  \n3. 默认使用 Hugging Face 作为后端模型仓库。","2022-05-06T13:48:36",{"id":213,"version":214,"summary_zh":215,"released_at":216},342381,"v4.7.4","1. 完全支持 Hugging Face 上的预训练和微调模型，请参阅如何将 Hugging Face 用作模型仓库：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fhuggingface-repository.html\n2. 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuseinzol05\u002Fmalaya\u002Ftree\u002Fmaster\u002Ftests 中添加了针对预训练和微调模型的完整单元测试。","2022-04-13T16:18:18",{"id":218,"version":219,"summary_zh":220,"released_at":221},342382,"v4.7.3","1. 优化了用于匹配网址的正则表达式。2. 现在 `predict_words` 可以在 Jupyter Notebook 中运行了。","2022-03-17T12:04:12",{"id":223,"version":224,"summary_zh":225,"released_at":226},342383,"v4.7.2","1. 优化了情感分析模块，现默认标签为 `['负面', '中性', '正面']`，并采用更好的数据集，通过主动学习进行迭代训练，详情请参阅：https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-sentiment.html  \n2. 数据集可在以下链接获取：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuseinzol05\u002Fmalay-dataset\u002Ftree\u002Fmaster\u002Fsentiment\u002Fsemisupervised-twitter-3class；通用推文的 Label Studio 标注界面为：https:\u002F\u002Flabel.malaysiaai.ml\u002Fprojects\u002F12\u002Fdata；政治类推文的 Label Studio 标注界面为：https:\u002F\u002Flabel.malaysiaai.ml\u002Fprojects\u002F16\u002Fdata。访问权限申请方法请参阅：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmalaysia-ai\u002Flabel-studio#how-to-get-access","2022-03-10T03:53:52",{"id":228,"version":229,"summary_zh":230,"released_at":231},342384,"4.7.1","1. Added T5 Tatabahasa, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-tatabahasa.html\r\n2. Added 5MB T5 for True Case, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-tatabahasa.html\r\n3. Added 5MB T5 for Segmentation, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-segmentation.html\r\n4. Added FastFormer BASE and TINY for Emotion Analysis, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-emotion.html\r\n5. Added FastFormer BASE and TINY for Relevancy Analysis, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-relevancy.html, can infer up to 2048 tokens.\r\n6. Added FastFormer BASE and TINY for Sentiment Analysis, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-sentiment.html\r\n7. Added FastFormer BASE and TINY for Subjectivity Analysis, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-subjectivity.html\r\n8. Added FastFormer BASE and TINY for Toxicity Analysis, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-toxic.html\r\n9. Added FastFormer BASE and TINY for Entity Tagging, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-entities.html\r\n10. Added Pretrained FastFormer, https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuseinzol05\u002Fmalaya\u002Ftree\u002Fmaster\u002Fpretrained-model\u002Ffastformer","2021-11-30T11:25:54",{"id":233,"version":234,"summary_zh":235,"released_at":236},342385,"4.7","1. Added NeuSpell Spelling Correction using T5-Bahasa, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-spell-correction.html#List-available-Transformer-models\r\n2. Added JamSpell Spelling Correction interface, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-spell-correction.html#Load-JamSpell-speller\r\n3. Added LibreOffice pEJAm Spelling Correction interface, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-spell-correction.html#Load-Spylls-speller\r\n4. Added T5 models for segmentation, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-segmentation.html#Load-Transformer-model\r\n5. Added T5 models for True Case, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-true-case.html#List-available-Transformer-model\r\n6. Added quantized models for GPT2, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-prefix-generator.html#Load-GPT2","2021-10-02T02:00:49",{"id":238,"version":239,"summary_zh":240,"released_at":241},342386,"4.6.1","1. Added NeuSpell based using T5-Bahasa, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-spell-correction.html#List-available-Transformer-models\r\n2. Added T5 models for segmentation, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-segmentation.html#Load-Transformer-model","2021-09-16T10:20:01",{"id":243,"version":244,"summary_zh":245,"released_at":246},342387,"4.6","1. Improved Abstractive Summarization dataset and module, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-abstractive.html\r\n2. Improved Paraphrase dataset and module, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-abstractive.html\r\n3. Improved Knowledge Graph triplet dataset and module, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-knowledge-graph-triplet.html\r\n4. added T5 for Knowledge Graph triplet, now able to predict for news, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-knowledge-graph-triplet.html\r\n5. Remove all t2t models, and replaced with T5-BASE, T5-SMALL and T5-TINY.\r\n6. Now able to parallelise T5 models while maintaining model definition from Tensorflow-Mesh. ","2021-08-01T13:48:27",{"id":248,"version":249,"summary_zh":250,"released_at":251},342388,"4.5","1. Added Coreference Resolution module, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-coreference-resolution.html\r\n2. Improved dependency parsing module, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-dependency.html\r\n\u003Cimg width=\"1388\" alt=\"Screenshot 2021-06-28 at 1 25 19 PM\" src=\"https:\u002F\u002Fuser-images.githubusercontent.com\u002F19810909\u002F123591567-bb6c7d80-d81e-11eb-878d-532110c0c863.png\">\r\n","2021-06-28T06:40:25",{"id":253,"version":254,"summary_zh":255,"released_at":256},342389,"4.4","1.  Supported XLA for malaya models, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fdevices.html\r\n2. Supported precision modes, can choose to run FP16, FP32 or FP64, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fprecision-mode.html\r\n3. Improved GPU interface, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fgpu-environment.html\r\n4. Added Knowledge Graph Triplet transformer models, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-knowledge-graph-triplet.html\r\n5. Added Knowledge Graph parser from Dependency Parsing models, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-knowledge-graph-from-dependency.html","2021-06-12T10:20:16",{"id":258,"version":259,"summary_zh":260,"released_at":261},342390,"4.3","1. Deep stemmer now support Tensorflow 2.X\r\n2. Added distilled transformer for Abstractive Summarization, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-abstractive.html#List-available-Transformer-models\r\n3. Added Similarity module documentation.\r\n4. Added KeyPhrase similarity Transformer model, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-keyphrase-similarity.html\r\n5. Added QA SQUAD style Transformer model, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-keyphrase-similarity.html\r\n6. Update WordVector interface, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-wordvector.html#","2021-05-17T13:59:16",{"id":263,"version":264,"summary_zh":265,"released_at":266},342391,"4.2.1","1. Support Tensorflow 2.0! Deep stemmer model not able to use TF 2.0.","2021-03-15T05:05:56",{"id":268,"version":269,"summary_zh":270,"released_at":271},342392,"4.2","1. Added OntoNotes5 Entity recognition, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-entities.html#Load-Transformer-Ontonotes-5-model\r\n2. Added BigBird Translation, able to infer up to 1024 words, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-long-text-translation.html\r\n3. Added BigBird + Pegasus Abstractive Summarization, able to infer up to 2048 words, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Flong-text-abstractive-summarization.html\r\n4. T5 function merged with `transformer` function.\r\n5. Removed Bert-Tensorflow and ALBert-Tensorflow dependencies, preparing for TF2.\r\n6. Removed contrib layers dependencies, preparing for TF2.","2021-02-23T06:38:30",{"id":273,"version":274,"summary_zh":275,"released_at":276},342393,"4.1","1. Released Kesalahan Tatabahasa module, https:\u002F\u002Fmalaya.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Fload-tatabahasa.html\r\n2. Standardized methods for seq2seq model,\r\n- `greedy_decoder` for greedy decoder.\r\n- `beam_decoder` for beam decoder.\r\n- `nucleus_decoder` for nucleus decoder.","2021-01-11T06:22:57"]