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

Acesta este un toolkit de procesare a limbajului natural (NLP) pentru limba chineză, care oferă o suită de instrumente pentru segmentarea cuvintelor, etichetarea părților de vorbire și recunoașterea entităților numite. Include un parser de dependență neuronală pentru analizarea relațiilor sintactice și semantice dintre cuvinte și o suită de antrenare machine learning pentru crearea de modele lingvistice personalizate folosind seturi de date adnotate. Toolkit-ul se distinge prin flexibilitatea desfășurării, oferind un server dockerizat și o interfață de serviciu web care expune capabilitățile de procesare prin API. Suportă utilizarea modelelor pre-antrenate și permite integrarea lexicoanelor externe și a extensiilor de dicționar de cuvinte pentru a îmbunătăți acuratețea analizei. În linii mari, proiectul acoperă un pipeline complet de sarcini lingvistice, inclusiv segmentarea propozițiilor, maparea dependențelor sintactice și etichetarea rolurilor semantice. Aceste capabilități sunt disponibile printr-o interfață în linie de comandă, module standalone sau pipeline-uri de analiză integrate. Logica de bază este implementată în C++ cu binding-uri oficiale pentru Python și Java.