Перейти к содержимому

Выберите язык

Текущий язык: Русский

Chinese NLP

Source: https://github.com/crownpku/Awesome-Chinese-NLP at 923e20ae6872
License: Apache-2.0
Read the English original

This edition is an AI-assisted translation.

Awesome

Подборка ресурсов по NLP (обработке естественного языка) для китайского языка.

Материалы, связанные с обработкой естественного языка китайского

Изображение предоставлено профессором Цю Сипэном из Фуданьского университета



  • THULAC 中文词法分析工具包 от 清华 (C++/Java/Python)

  • NLPIR от 中科院 (Java)

  • LTP 语言技术平台 от 哈工大 (C++) pylyp Python-обёртка для LTP

  • FudanNLP от 复旦 (Java)

  • BaiduLac от 百度 открытый инструмент лексического анализа Baidu для китайского: сегментация, частеречная разметка и распознавание именованных сущностей.

  • HanLP (Java)

  • FastNLP (Python) лёгкий NLP-пакет.

  • SnowNLP (Python) библиотека Python для обработки китайского текста

  • YaYaNLP (Python) китайский NLP-пакет, написанный на чистом Python, назван в честь «牙牙学语» (лепет ребёнка)

  • 小明NLP (Python) лёгкий инструмент китайского NLP

  • DeepNLP (Python) конвейер глубокого обучения NLP на Tensorflow с предобученными китайскими моделями.

  • chinese_nlp (C++ & Python) китайские NLP-инструменты и примеры

  • lightNLP (Python) фреймворк глубокого обучения NLP на базе Pytorch и torchtext

  • Chinese-Annotator (Python) инструмент разметки китайского текста Annotator for Chinese Text Corpus

  • Poplar (Typescript) веб-инструмент аннотирования для NLP

  • Jiagu (Python) Jiagu основан на моделях вроде BiLSTM и обучен на крупных корпусах. Предоставляет сегментацию, частеречную разметку, NER, анализ тональности, извлечение отношений из графа знаний, извлечение ключевых слов, суммаризацию, обнаружение новых слов и др.

  • SmoothNLP (Python & Java) ориентирован на объяснимые NLP-технологии

  • FoolNLTK (Python & Java) набор инструментов китайского естественного языка A Chinese Nature Language Toolkit

Заголовок раздела «Популярные английские или многоязычные NLP-наборы Popular NLP Toolkits for English/Multi-Language»
  • CoreNLP от Stanford (Java) набор основных NLP-инструментов на Java.

  • Stanza от Stanford (Python) Python-библиотека NLP для многих человеческих языков

  • NLTK (Python) Natural Language Toolkit

  • spaCy (Python) NLP промышленного уровня с онлайн-курсом

  • textacy (Python) NLP до и после spaCy

  • OpenNLP (Java) набор на основе машинного обучения для обработки текста естественного языка.

  • gensim (Python) Gensim — библиотека Python для тематического моделирования, индексирования документов и поиска сходства в больших корпусах.

  • Kashgari - простой и мощный NLP-фреймворк, соберите передовую модель за 5 минут для NER, PoS и классификации текста. Включает BERT и word2vec.

  • Jieba 结巴中文分词 (Python и множество других языковых вариантов) лучший компонент сегментации китайского для Python

  • 北大中文分词工具 (Python) высокоточный инструмент сегментации, простой в использовании, заметно точнее существующих открытых инструментов.

  • kcws 深度学习中文分词 (Python) BiLSTM+CRF и IDCNN+CRF

  • ID-CNN-CWS (Python) итеративные дилатированные свёртки для сегментации китайских слов Iterated Dilated Convolutions for Chinese Word Segmentation

  • Genius 中文分词 (Python) Genius — открытый компонент сегментации китайского на python, использует алгоритм CRF (условное случайное поле).

  • loso 中文分词 (Python)

  • yaha “哑哈”中文分词 (Python)

  • ChineseWordSegmentation (Python) алгоритм сегментации китайского без корпуса Chinese word segmentation algorithm without corpus

  • Высокопроизводительная сегментация на Go (Go) эффективная сегментация текста на Go; поддерживает английский, китайский, японский и др.

  • Ansj中文分词 (java) реализация сегментации китайского на Java на базе n-Gram+CRF+HMM

  • MITIE (C++) библиотека и инструменты для извлечения информации

  • Duckling (Haskell) язык, движок и инструменты для выражения, тестирования и оценки компонуемых языковых правил на входных строках.

  • IEPY (Python) IEPY — открытый инструмент извлечения информации с упором на извлечение отношений.

  • Snorkel система создания и управления обучающими данными с упором на извлечение информации

  • Нейросетевое извлечение отношений на LSTM в TensorFlow

  • Нейросетевая модель для распознавания именованных сущностей китайского языка

  • bert-chinese-ner использует предобученную языковую модель BERT для китайского NER

  • Information-Extraction-Chinese NER китайского с IDCNN/biLSTM+CRF и извлечение отношений с biGRU+2ATT 中文实体识别与关系提取

  • Familia от Baidu, A Toolkit for Industrial Topic Modeling

  • Text Classification всевозможные модели классификации текста и др. на глубоком обучении. В качестве тестовых данных — корпус вопросов и ответов Zhihu.

  • ComplexEventExtraction понятия и явные шаблоны составных китайских событий: условные, причинно-следственные, последовательные, инверсные события и построение графа событий.

  • TextRank4ZH автоматически извлекает ключевые слова и резюме из китайского текста

  • Rasa NLU (Python) преобразует естественный язык в структурированные данные, китайская ветка — Rasa NLU Chi

  • Rasa Core (Python) движок диалога на основе машинного обучения для разговорного ПО

  • Chatstack полноценный UI-конвейер для построения китайской NLU-системы

  • Snips NLU (Python) Snips NLU — библиотека Python, разбирающая предложения естественного языка и извлекающая структурированную информацию.

  • DeepPavlov (Python) открытая библиотека для создания сквозных диалоговых систем и обучения чат-ботов.

  • ChatScript инструмент/менеджер диалога естественного языка, движок чат-ботов на правилах.

  • Chatterbot (Python) ChatterBot — движок разговорного диалога на машинном обучении для создания чат-ботов.

  • Chatbot (Python) контекстный чат-бот на основе сопоставления векторов

  • Tipask (PHP) открытая PHP-система вопросов и ответов на Laravel, легко расширяется, с высокой нагрузочной способностью и стабильностью.

  • QuestionAnsweringSystem (Java) человеко-машинная система вопросов и ответов на Java, автоматически анализирует вопросы и даёт кандидатов в ответы.

  • QA-Snake (Python) автоматические вопросы и ответы на базе нескольких поисковых систем и глубокого обучения

  • Модель чат-бота Sequence to Sequence на TensorFlow (Python)

  • Система вопросов и ответов для чтения китайского на глубоком обучении (Python)

  • AnyQ by Baidu включает в основном фреймворк вопросов и ответов для коллекций FAQ и инструмент семантического сопоставления текста SimNet.

  • Baseline-код DuReader для чтения китайского (Python)

  • Фреймворк авто-бота на базе SmartQQ (Python)

  • QASystemOnMedicalKG (Python) граф знаний медицинской предметной области определённого масштаба, центрированный на болезнях, с автоматическими вопросами, ответами и аналитикой.

  • GPT2-chitchat (Python) модель GPT2 для китайской болтовни

  • CDial-GPT (Python) предоставляет большой китайский диалоговый датасет и предобученную китайскую диалоговую модель (китайскую GPT-модель) на нём

Мультимодальное представление и поиск Multi-Modal Representation & Retrieval

Заголовок раздела «Мультимодальное представление и поиск Multi-Modal Representation & Retrieval»
  • Chinese-CLIP (Python) Chinese-CLIP — предобученная модель китайского мультимодального представления текст-изображение. На базе структуры CLIP от OpenAI, предобучена на большом нативном китайском корпусе текст-изображение; открыто несколько размеров моделей, технический отчёт и демо поиска.




Академические организации и соревнования по китайскому NLP Organizations

Заголовок раздела «Академические организации и соревнования по китайскому NLP Organizations»


  • Huawei Cloud NLP облачный сервис анализа и извлечения текста для предприятий и разработчиков, помогает эффективно обрабатывать текст

  • Baidu Cloud NLP предоставляет передовую технологию NLP, качественную обработку и понимание текста

  • Alibaba Cloud NLP ключевой инструмент анализа и извлечения текста для предприятий и разработчиков

  • Tencent Cloud NLP на базе параллельных вычислений и распределённого краулера в сочетании с уникальным семантическим анализом закрывает NLP, транскодирование, извлечение, сбор данных

  • Открытая платформа iFlytek открытая ИИ-платформа с упором на голосовое взаимодействие

  • Лаборатория Sogou сегментация и частеречная разметка

  • BosonNLP 玻森数据 Shanghai Boson, специализируется на семантическом анализе китайского

  • Yunfu Tech 云孚科技 NLP-инструменты, графы знаний, извлечение текста, диалоговые системы, анализ мнений и т.д.

  • Zhiyan Tech 智言科技 ИИ-компания, ориентированная на глубокое обучение и графы знаний

  • Zhuiyi Tech 追一科技 ориентирована на глубокое обучение и NLP





HagiCode

HagiCode — агентная среда разработки. Насыщенные и удобные взаимодействия с интерфейсом делают планирование, работу агентов и проектные задачи понятными и доступными, превращая разработку в увлекательный процесс.

Насыщенные и удобные взаимодействия с интерфейсом помогают легче планировать, запускать агентов и вести проектную работу.

Перейти на HagiCodeЧитать документацию
  • УмныйРабочие процессы OpenSpec превращают намерение в исполнимый путь от предложения через дизайн и задачи до готового изменения.
  • ЭффективныйМультиагентное выполнение параллельно продвигает исследование, реализацию и проверку в нескольких репозиториях и с привычными Agent CLI.
  • ИнтересныйНасыщенные и удобные взаимодействия с интерфейсом делают планирование, работу агентов и проектные задачи понятными и доступными.

Скачать для Windows

Получить в Microsoft StoreВсе загрузки

Превращайте идеи в готовое ПО.

HagiCode — агентная среда разработки: рабочие процессы OpenSpec планируют изменение, мультиагентное выполнение его реализует, а Hero Scenario делает долгий путь наглядным, так что идеи становятся готовым ПО.

Умный
Рабочие процессы OpenSpec превращают намерение в путь от предложения до готового изменения.
Эффективный
Мультиагентное выполнение ведёт исследование, реализацию и проверку параллельно.
Увлекательный
Удобный интерфейс упрощает планирование, работу агентов и проектные задачи.

Покинуть Awesome Site?

Вы собираетесь перейти на внешний сайт. Мы не контролируем его содержимое и правила конфиденциальности.

Адрес назначения

Перейти на сайт