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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

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17 days前更新
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:18 下载量:0 项目类别: 命名实体识别
17 days前更新
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原始仓库地址:https://github.com/rare-technologies/gensim.git

浏览量:28 下载量:0 项目类别: 命名实体识别
2 months前更新
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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

浏览量:1498 下载量:58 项目类别: 命名实体识别
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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

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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

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6 months前更新

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