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CoreNLP Java
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**Stanford CoreNLP**提供了一组用Java编写的自然语言分析工具。它可以把原始人类语言文本输入然后给出词语的基本形式,他们的词类,无论他们是公司的名字,人,等等,正归化和解释日期,时间,和数字量,标记句子的短语或单词的结构依赖关系,并指出这名词短语指的是相同的实体。它最初是为英语开发的,但现在也为(现代标准)阿拉伯语、(大陆)汉语、法语、德语和西班牙语提供了不同级别的支持。 **Stanford CoreNLP**是一个集成的框架,它使得将一组语言分析工具应用于一段文本非常容易。从纯文本开始,只需两行代码就可以运行所有工具。它的分析为更高级别和特定领域的文本理解应用程序提供了基本的构建块。**CoreNLP**是一套稳定的、经过良好测试的自然语言处理工具,广泛应用于学术界、工业界和政府的各个团体。这些工具使用基于规则的、概率机器学习和深度学习组件。

原始仓库地址:https://github.com/stanfordnlp/CoreNLP.git

浏览量:1930 下载量:596 项目类别: 命名实体识别
almost 2 years前更新
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这个repo使用Tensorflow (LSTM + CRF + chars embeddings)实现了一个NER模型。

原始仓库地址:https://github.com/guillaumegenthial/sequence_tagging.git

浏览量:1558 下载量:79 项目类别: 命名实体识别
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综合搜索服务器,用于文档处理的ETL框架(爬行、文本提取、文本分析、命名实体识别和OCR,用于图像和PDF中的嵌入图像),搜索用户界面,文本挖掘,文本分析和用于全文搜索的搜索应用程序,分面搜索,探索性搜索和知识图搜索。

原始仓库地址:https://github.com/opensemanticsearch/open-semantic-search.git

浏览量:1645 下载量:58 项目类别: 命名实体识别
over 1 year前更新
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原始仓库地址:https://github.com/rare-technologies/gensim.git

浏览量:153 下载量:2 项目类别: 命名实体识别
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hanlp Verilog
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该项目是基于TensorFlow 2.0的,面向研究人员和公司的多语言NLP库,用于在学术界和行业中推广最先进的深度学习技术。 HanLP从一开始就被设计为高效,用户友好和可扩展的。 它带有针对各种人类语言(包括英语,中文和许多其他语言)的预训练模型。 目前,HanLP 2.0处于alpha阶段,路线图上具有更多杀手级功能。

原始仓库地址:https://github.com/hankcs/hanlp.git

浏览量:595 下载量:0 项目类别: 命名实体识别
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gensim Verilog
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Gensim是用于大型主题的主题建模,文档索引和相似性检索的Python库。 目标受众是自然语言处理(NLP)和信息检索(IR)社区。

原始仓库地址:https://github.com/rare-technologies/gensim.git

浏览量:608 下载量:0 项目类别: 命名实体识别
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pytorch-nlp Python
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PyTorch NLP是Python中用于自然语言处理(NLP)的库。它是在考虑最新研究的基础上建造的,从一开始就设计用于支持快速成型。PyTorch NLP配备了预先训练的嵌入、采样器、数据集加载程序、度量、神经网络模块和文本编码器。

原始仓库地址:https://github.com/petrochukm/pytorch-nlp.git

浏览量:83 下载量:0 项目类别: 命名实体识别
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本项目是史上最大规模1.4亿中文知识图谱。知识就是力量,知识图谱是人工智能新时代的产物,简单地说知识图谱就是通过关联关系将知识组成网状的结构,然后我们的人工智能可以通过这个图谱来认识其代表的这一个现实事件,这个事件可以是现实,也可以是虚构的。

原始仓库地址:https://github.com/ownthink/knowledgegraphdata.git

浏览量:186 下载量:0 项目类别: 命名实体识别
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jiagu Python
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Jiagu是深度学习自然语言处理工具包,以BiLSTM等模型为基础,使用大规模语料训练而成。将提供中文分词、词性标注、命名实体识别、情感分析、知识图谱关系抽取、关键词抽取、文本摘要、新词发现、情感分析、文本聚类等常用自然语言处理功能。

原始仓库地址:https://github.com/ownthink/jiagu.git

浏览量:156 下载量:0 项目类别: 命名实体识别
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本项目实现了一个神经变分文档模型。能够为文本生成模型的变分推理框架,将随机文档表示与bag-of-words生成模型结合起来。本项目的有点包括:1.同时可以惊醒神经元应答选择模型;2.文本条件生成模型的变分推理框架;3.将LSTM嵌入与注意机制结合起来,提取问题与答案之间的语义。

原始仓库地址:https://github.com/carpedm20/variational-text-tensorflow.git

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