vnlp

Funcionalidad:

• Divisor de oraciones

• Normalizador

  • Corrección de ortografía/error tipográfico
  • Convertir números en forma de palabra
  • Desaciificación

• Removedor de palabras de parada:

  • Estático
  • Dinámica

• Stemmer: analizador morfológico y desambiguador

• Reconocido de entidad nombrado (ner)

• Analizador de dependencia

• Parte del discurso (pos) tagger

• Analizador de sentimientos

• Incrustaciones de palabras turcas

  • Contenedor
  • Word2vec
  • Tokenizer unigram

• Resumen de noticias

• Parafraseo de noticias

• Los modelos de resumen y parafraseo están disponibles en la demostración. Contáctenos en [email protected] para API.

Manifestación:

• Prueba la demostración.

Instalación

 pip install vngrs-nlp

Documentación:

• Consulte la documentación de los detalles sobre el uso, las clases, las funciones, los conjuntos de datos y las métricas de evaluación.

Métrica:

Ejemplo de uso:

Analizador de dependencia

 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)

Citación

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