vnlp

Funktionalität:

• Satzsplitter

• Normalisierer

  • Rechtschreibung/Tippfehler
  • Zahlen in Wortform umwandeln
  • Deasciifikation

• Stopword -Entferner:

  • Statisch
  • Dynamisch

• Stemmer: Morphologischer Analysator & Disambiguator

• Genannter Entitätserkenner (NER)

• Abhängigkeitsparser

• Teil des Sprachausschusses (POS)

• Sentiment Analyzer

• Türkisches Wort Einbettungen

  • FastText
  • Word2Vec
  • Satzstück Unigram Tokenizer

• Nachrichtenübersicht

• Nachrichten paraphrasieren

• In der Demo sind Summarizations- und Paraphrasiermodelle verfügbar. Kontaktieren Sie uns unter [email protected] für API.

Demo:

• Probieren Sie die Demo.

Installation

 pip install vngrs-nlp

Dokumentation:

• In der Dokumentation finden Sie die Details zu Verwendung, Kursen, Funktionen, Datensätzen und Bewertungsmetriken.

Metriken:

Verwendungsbeispiel:

Abhängigkeitsparser

 from vnlp import DependencyParser
dep_parser = DependencyParser()

dep_parser.predict("Oğuz'un kırmızı bir Astra'sı vardı.")
[("Oğuz'un", 'PROPN'),
 ('kırmızı', 'ADJ'),
 ('bir', 'DET'),
 ("Astra'sı", 'PROPN'),
 ('vardı', 'VERB'),
 ('.', 'PUNCT')]

# Spacy's submodule Displacy can be used to visualize DependencyParser result.
import spacy
from vnlp import DependencyParser
dependency_parser = DependencyParser()
result = dependency_parser.predict("Oğuz'un kırmızı bir Astra'sı vardı.", displacy_format = True)
spacy.displacy.render(result, style="dep", manual = True)

Zitat

 @article { turker2024vnlp ,
  title = { VNLP: Turkish NLP Package } ,
  author = { Turker, Meliksah and Ari, Erdi and Han, Aydin } ,
  journal = { arXiv preprint arXiv:2403.01309 } ,
  year = { 2024 }
}