Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-17 07:53 UTC

PyThaiNLP / pythainlp

Thai natural language processing in Python

PythonApache-2.0★ 1.154 Sterne⑂ 304 Forksseit Juni 2016Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

PyThaiNLP/pythainlp erreicht einen Gesundheitsindex von 98 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (96/100) ab, am schwächsten bei Security (79/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

98
gesamt / 100
Außergewöhnlich

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

98
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 88 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 98 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

PyThaiNLPOrganisation · verifizierte Domain
181 Follower112 öffentliche Reposseit Okt. 2017

Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpythainlp5.3.7682.249121vor 33 Tagennlpthai-nlpthai-languagethainlpcomputational-linguisticslinguisticslocalizationnatural-language-processingpythainlptext-processingtokenization

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

96Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
30.5/36Commit-Rhythmus — 44/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 1.555 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year1.555
human_commit_share0,78
days_since_last_push0
active_weeks_last_year44

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 33 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 27,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv5.3.7
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release33
mean_days_between_releases27,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

88Exzellent · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
49.7/60Stars — 1.154 Stars
20.7/25Forks — 304 Forks
9/15Watcher — 42 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks304
stars1.154
watchers42
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges7
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesapp.codacy.com, badgen.net, coveralls.io, shields.io
has_pull_request_templateja
Wie die Bewertung erfolgt
77.8/80Downloads pro Monat — 682.249 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespythainlp
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads682.249
unverified_packages_excluded—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Abhängige in der Registry. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

82Exzellent · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
11.5/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 49 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 61 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 22 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled61
top_contributor_share0,487
Wie die Bewertung erfolgt
39.8/42Issue-Lösungsquote — 95 % der Issues geschlossen
26.4/30PR-Annahme — 903/1.026 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 1/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/2 approved changesets -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs903
open_issues24
closed_issues426
prs_merged_7d2
prs_decided_7d2
prs_merged_30d2
prs_decided_30d4
issue_closed_ratio0,947
closed_unmerged_prs123
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
16.2/25Reichweite des Inhabers — 181 Follower von PyThaiNLP
25/25Kontohistorie — 112 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers181
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginPyThaiNLP
public_repos112
account_age_days3.254

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 33 Tagen
20/20Versionshistorie — 121 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespythainlp
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish33

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

94Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 14 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfigja
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://pythainlp.org/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 14 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, thai-nlp, nlp-library, thai-language, natural-language-processing, thai-nlp-library, thai-soundex, soundex, word-segmentation, thai, hacktoberfest, computational-linguistics, text-processing, hacktoberfest-accepted
has_wikija
homepagehttps://pythainlp.org/
docs_sitehttps://pythainlp.org/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

79Gut · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5CI-Tests — 12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0.5/2.5CII-Best-Practices — badge detected: InProgress
3.8/7.5Code-Review — Found 1/2 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 22 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
5/5Fuzzing — project is fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate7,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages19
unassessed_packages48
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 19 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 48 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

88Exzellent · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
39.7/40Lesbare Commit-Historie — 58 von 78 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,744
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes19.770
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint])
11/11Statische Typprüfung — pythainlp/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
6/10Belegte Agentenpraxis — 3 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 22 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configspythainlp/py.typed
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,22
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (pythainlp/py.typed)
54.6/55Handhabbare Dateigrößen — 2/290 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes93.583
source_files_sampled290
oversized_source_files2
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

1.154GitHub-Sterne
61Mitwirkende
1.555Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
2Bus-Faktor
24offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 304 ⇿
0Sterne
304Forks
100Releases

Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.

012525037530282016-062021-082026-09
Major 3Minor 7Patch 50

Jeder Punkt umfasst 10 Tage.

OpenSSF Scorecard 7.4 / 10
7.4Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-17 07:51 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
2CII-Best-Practicesbadge detected: InProgress
5Code-ReviewFound 1/2 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 22 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
10Fuzzingproject is fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIimportlib_resources—pyproject.toml
PyPItzdata—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 67

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 67 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIattacut1.0.6indirekt
PyPIattaparse1.0.0indirekt
PyPIbandit—indirekt
PyPIblack—indirekt
PyPIbpemb—indirekt
PyPIbudoux0.9.1indirekt
PyPIbuild—indirekt
PyPIbump-my-version—indirekt
PyPIconllu—indirekt
PyPIcoverage—indirekt
PyPIdill—indirekt
PyPIemoji—indirekt
PyPIepitran1.35.2indirekt
PyPIesupar—indirekt
PyPIfairseq-fixed—indirekt
PyPIfastai—indirekt
PyPIfastcoref2.1.6indirekt
PyPIflake8—indirekt
PyPIflake8-type-checking—indirekt
PyPIfuture—indirekt
PyPIgensim—indirekt
PyPIhuggingface-hub—indirekt
PyPIkhamyo—indirekt
PyPIkhanaa—indirekt
PyPIlangdetect—indirekt
PyPImarisa-trie—indirekt
PyPImultiel—indirekt
PyPImypy—indirekt
PyPInlpo3—indirekt
PyPInltk—indirekt
PyPInumpy—indirekt
PyPIonnxruntime—indirekt
PyPIoskut—indirekt
PyPIpandas—indirekt
PyPIpanphon0.22.2indirekt
PyPIphunspell0.1.6indirekt
PyPIpyicu—indirekt
PyPIpyicu1.9.3indirekt
PyPIpylint—indirekt
PyPIpython-crfsuite0.9.12indirekt
PyPIpytz—indirekt
PyPIpyyaml—indirekt
PyPIrequests—indirekt
PyPIruff—indirekt
PyPIsacremoses0.1.1indirekt
PyPIsefr-cut—indirekt
PyPIsentence-transformers—indirekt
PyPIsentencepiece0.2.2indirekt
PyPIsix—indirekt
PyPIspacy—indirekt
PyPIspacy-thai0.7.8indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx-copybutton—indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme—indirekt
PyPIssg0.0.8indirekt
PyPIsymspellpy6.10.0indirekt
PyPIthai-nner0.3indirekt
PyPItinydb—indirekt
PyPItltk—indirekt
PyPItorch—indirekt
PyPItox—indirekt
PyPItqdm—indirekt
PyPItransformers5.16.1indirekt
PyPIufal-chu-liu-edmonds1.0.3indirekt
PyPIword2word—indirekt
PyPIwtpsplit1.3.0indirekt
PyPIwunsen0.0.3indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 19 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 48 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

Keine bekannten Advisories betreffen die bewerteten Abhängigkeiten.

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

Feedback

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Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.