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

Este es un toolkit de procesamiento de lenguaje natural para chino que proporciona un conjunto de herramientas para segmentación de palabras, etiquetado gramatical (POS tagging) y reconocimiento de entidades nombradas. Incluye un parser de dependencia neuronal para analizar relaciones sintácticas y semánticas entre palabras y una suite de entrenamiento de machine learning para crear modelos lingüísticos personalizados utilizando datasets anotados. El toolkit se distingue por su flexibilidad de despliegue, ofreciendo un servidor dockerizado y una interfaz de servicio web que expone capacidades de procesamiento vía API. Soporta el uso de modelos preentrenados y permite la integración de léxicos externos y extensiones de diccionarios de palabras para mejorar la precisión del análisis. En términos generales, el proyecto cubre un pipeline completo de tareas lingüísticas, incluyendo segmentación de oraciones, mapeo de dependencia sintáctica y etiquetado de roles semánticos. Estas capacidades están disponibles a través de una interfaz de línea de comandos, módulos independientes o pipelines de análisis integrados. La lógica central está implementada en C++ con bindings oficiales para Python y Java.