vnlp

기능 :

• 문장 스플리터

• 정상화

  • 철자/오타 수정
  • 숫자를 단어 형식으로 변환합니다
  • 흡사

• 스톱워드 리무버 :

  • 공전
  • 동적

• Stemmer : 형태 분석기 및 Disambiguator

• 명명 된 엔티티 인식기 (NER)

• 의존성 파서

• 연설 (POS) Tagger의 일부

• 감정 분석기

• 터키어 임베드

  • FastText
  • Word2vec
  • 문장 피스 유니 그램 토큰 화기

• 뉴스 요약

• 뉴스 역설

• 요약 및 역설 모델은 데모에서 사용할 수 있습니다. API는 [email protected]으로 문의하십시오.

데모:

• 데모를 시도하십시오.

설치

 pip install vngrs-nlp

선적 서류 비치:

• 사용법, 클래스, 기능, 데이터 세트 및 평가 지표에 대한 자세한 내용은 문서를 참조하십시오.

메트릭 :

사용 예 :

의존성 파서

 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)

소환

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