Awesome GitHub RepositoriesDependency Syntax Analysis

HanLP is a natural language processing library and deep learning framework specifically optimized for the Chinese language, while also functioning as a multilingual text processor. It serves as a toolkit for performing linguistic analysis, semantic understanding, and script conversion. The project distinguishes itself through a dedicated focus on Chinese linguistic structures, including a specialized script converter for transforming text between Simplified Chinese, Traditional Chinese, and Pinyin. It further supports domain-specific model training to improve the recognition of professional t

Stanza is a Python natural language processing library designed for tokenization, lemmatization, and dependency parsing across many human languages using neural models. It provides a neural processing pipeline that converts raw text into structured linguistic data objects, alongside a specialized analyzer for extracting medical insights from clinical and biomedical language. The project includes a wrapper that connects Python scripts to Java-based natural language processing tools and remote annotation servers. This enables a bridge for extracting linguistic annotations and analysis data from

Dies ist ein chinesisches NLP-Toolkit (Natural Language Processing), das eine Suite von Tools für Wortsegmentierung, Part-of-Speech-Tagging und Named-Entity-Recognition bereitstellt. Es enthält einen neuronalen Dependency-Parser zur Analyse syntaktischer und semantischer Beziehungen zwischen Wörtern sowie eine Machine-Learning-Trainingssuite zur Erstellung benutzerdefinierter linguistischer Modelle mittels annotierter Datensätze. Das Toolkit zeichnet sich durch seine Flexibilität bei der Bereitstellung aus und bietet einen dockerisierten Server sowie ein Web-Service-Interface, das Verarbeitungsfunktionen via API zugänglich macht. Es unterstützt die Verwendung vortrainierter Modelle und erlaubt die Integration externer Lexika und Wörterbucherweiterungen, um die Analysegenauigkeit zu verbessern. Das Projekt deckt eine vollständige Pipeline linguistischer Aufgaben ab, einschließlich Satzsegmentierung, syntaktischem Dependency-Mapping und Semantic-Role-Labeling. Diese Funktionen sind über ein Command-Line-Interface, eigenständige Module oder integrierte Analyse-Pipelines verfügbar. Die Kernlogik ist in C++ implementiert, mit offiziellen Sprach-Bindings für Python und Java.