vnlp

機能：

• 文スプリッター

• normalizer

  • スペル/タイプミスの修正
  • 数字を単語形式に変換します
  • ディースサイオ化

• ストップワードリムーバー：

  • 静的
  • 動的

• STEMMER：形態学的分析装置と乱biguator

• 名前付きエンティティ認識（NER）

• 依存関係パーサー

• スピーチ（POS）タガーの一部

• センチメントアナライザー

• トルコ語の埋め込み

  • fastText
  • word2vec
  • 文章ユニグラムトークネザー

• ニュース要約

• ニュースの言い換え

• デモでは、要約モデルと言い換えモデルが利用できます。 APIについては、[email protected]までお問い合わせください。

デモ：

• デモを試してみてください。

インストール

 pip install vngrs-nlp

ドキュメント：

• 使用、クラス、関数、データセット、評価メトリックの詳細については、ドキュメントを参照してください。

メトリック：

使用例：

依存関係パーサー

 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)

引用

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