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멋진 NLP 프로젝트

이것은 직접 연결되거나 자연 언어 처리 (NLP)에 유용한 선별 된 프로젝트 목록으로, 그에 대한 괴짜 웃음을 만듭니다. Joseph Misiti의 Github 프로젝트에서 영감을 얻었습니다

관련 목록 :

• 굉장한 NLP
• NLP-With-Ruby
• 굉장한 커뮤니티 커팅 NLP
• 굉장한 dl4nlp
• 굉장한 d3
• 굉장한 파이썬
• 멋진 데이터 과학-즈
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• 굉장한 rnn
• 굉장한 공공-다타타 세트

내용물

• 리소스 및 프레임 워크
• 관련 목록
• 딥 러닝 케이크
• 기계 학습
• 언어 모델링
• 다른 ml
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치트 시트

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• 데이터학과
• NLP 모범 사례를위한 딥 러닝
• 데이터 시각화 위키 백과

리소스 및 프레임 워크

• APACHE NLPCRACT- 자연 언어를 액션 링크로 변환하는 API
• 여행. 시맨틱 어휘 링크. 시맨틱 파서 링크. [link] (http://trips.ihmc.us/parser/cgi/parse)
• C & C 복서. 시맨틱 파서 링크
• 에플 로그. 에피소드 로직 프레임 워크 링크
• Knext (Lore 프로젝트의 지속). 에피소드 논리로의 지식 추출 (Babelnet과 유사) 링크
• 프레드. 시맨틱 파서/지식 추출기 링크. 링크 2. 관련 도구 링크 3
• Legalo는 직접 사용 가능한 기계 읽기 정보를 생성하기 위해 텍스트에서 감독되지 않은 개방형 도메인 및 추상 지식 추출을 수행하는 새로운 개방형 지식 추출 접근 방식입니다. 링크
• 델프-인. NLP를위한 광범위한 프로젝트; 문법, 파서, 링크
• LKB. LKB 시스템은 통일 기반 언어 형식주의와 함께 사용하기위한 문법 및 어휘 개발 환경입니다. 링크
• 맥아 파서. Feency Syntax Parser 링크
• 이고. 지식 기반 링크
• 게이트. 텍스트 엔지니어링 파이프 라인 링크
• Enju. 구문 파서 링크
• NLP를 엽니 다. Java 링크의 NLP 프레임 워크
• Corenlp. 구문 분석 링크를위한 Stanford Core NLP 프레임 워크
• nltk. Python Link의 Awersome NLP 프레임 워크
• pynlpl. 자연어 처리를위한 파이썬 라이브러리. 여기에는 일반적인 NLP 작업에 유용한 다양한 모듈이 포함되어 있습니다. 링크
• VALEX. 영어 동사 링크의 분류
• 통합 동사 지수. Verbnet 및 Framenet Togetehr 링크
• Scikit-Learn. 파이썬의 기계 학습. 데이터 마이닝 및 데이터 분석 링크를위한 간단하고 효율적인 도구
• TUFFY. 확장 가능한 Markov 논리 추론 엔진 링크
• Fexlix. Tuffy Link의 후계자
• 연금술. Markov 논리 표현 링크를 기반으로 한 통계 관계 학습 및 확률 로직 추론 알고리즘
• 실천. 마르코프 로직 파이썬 에서이 프로젝트는 프로 폰어 프로젝트의 포크로 시작했습니다. 더 많은 링크를 찾으십시오
• 프로브. 프로브는 관계형 도메인 링크의 효율적인 학습 및 추론을 지원하는 통계적 관계 학습 및 추론 시스템입니다.
• KREATOR. KREATOR는 관계형 확률 지식 표현 언어를위한 IDE (Integrated Development Environment)입니다. 현재 Kreator는 베이지안 로직 프로그램 (BLPS), Markov Logic Networks (MLN), 관계형 최대 엔트로피 (RME), 관계형 베이지안 네트워크 (RBN) 및 확률 론적 프롤로그 (Problog)를 지원합니다. 링크
• pyhtm. PYHTM- 파이썬의 계층 적 시간 기억; . 우리의 기계 인텔리전스 기술을 계층 적 시간 메모리 (HTM)라고하며 신피질의 상세한 계산 이론입니다. HTM의 핵심에는 공간 및 시간적 패턴을 저장하고 리콜하는 시간 기반 학습 알고리즘이 있습니다. HTM은 다양한 문제, 특히 다음 특성을 가진 문제에 적합합니다. 정적 데이터베이스 대신 스트리밍 데이터. 시간이 지남에 따라 데이터의 기본 패턴. 별도의 모델을 손으로 제작하는 것이 실용적이지 않은 많은 개별 데이터 소스. 인간이 항상 볼 수없는 미묘한 패턴. 시간 기반 패턴. 임계 값과 같은 간단한 기술은 상당한 오 탐지와 잘못된 부정을 산출합니다. [link] (https://github.com/carver/pyhtm)
• Knowrob. KnowRob은 지식 표현 및 추론 방법을 지식을 습득하고 물리적 시스템에 대한 지식을 접지하기위한 기술과 결합하고 다른 소스의 정보를 통합하기위한 일반적인 의미 론적 프레임 워크 역할을하는 지식 처리 시스템입니다. KnowRob은 정적 인 백과 사전 지식, 상식 지식, 작업 설명, 환경 모델, 객체 정보 및 다양한 소스에서 획득 한 관찰 된 조치에 대한 정보를 결합합니다 (수동으로 공리화되거나 관찰에서 파생되거나 웹에서 가져온). 다양한 결정 론적 및 확률 적 추론 메커니즘, 클러스터링, 분류 및 세분화 방법을 지원하며 시각화 도구뿐만 아니라 쿼리 인터페이스를 포함합니다. 링크
• GHMM. GHMM (General Hidden Markov Model Library)은 분리적이고 지속적인 배출량을 가진 기본 및 확장 HMM에 대한 효율적인 데이터 구조 및 알고리즘을 구현하는 자유롭게 사용 가능한 C 라이브러리입니다. 훨씬 더 좋은 인터페이스와 추가 기능을 제공하는 파이썬 포장지와 함께 제공됩니다. 링크. PYHSMM "이것은 베이지안 숨겨진 Markov 모델 (HMMS)에서 대략적인 감독되지 않은 추론을위한 파이썬 라이브러리입니다. HMMS (Hidden Semi-Markov 모델), HSMMS (Hidden Semi-Markov Models), 베이 세안 비 회수형 확장에 중점을두고 HDP-HMM 및 HDP-HSMM에 중점을두고 있습니다. 선형 동적 시스템
• 프리즘. 상징적 인 상태 모델; 시간 논리 및 정량적 확장에 대한 모델 검사기; 실시간 시스템에 대한 검증; 마르코프 모델 등. 링크
• 우비. 대규모 통합 어휘-중대 자원 링크
• 오리클링. 치수 (시간, 온도, 크기 등)를위한 확률 론적 CFG 파서 링크
• 슬링 - 자연 언어 프레임 시맨틱 파서. Semantic Parser는 심층 재발 신경 네트워크 링크를 사용하여 구현되었습니다
• 재치. 의도 파서 링크
• 마이 크로프트. Python Link의 다른 의도 파서, Speech2Text 및 Text2Speech 프레임 워크를 만드는 회사
• IEPY. IEPY는 관계 추출에 중점을 둔 정보 추출을위한 오픈 소스 도구입니다.
• 미티. 이 프로젝트는 최첨단 정보 추출 도구를 무료로 제공합니다. 현재 릴리스에는 명명 된 엔티티 추출 및 이진 관계 탐지를 수행하기위한 도구뿐만 아니라 사용자 정의 추출기 및 관계 검출기를 훈련하기위한 도구가 포함되어 있습니다. 링크
• 구문 넷. NLU (Natural Language Inderning) 시스템의 기초를 제공하는 텐서 플로우를위한 오픈 소스 신경망 프레임 워크. 당사의 릴리스에는 귀하의 데이터에 대한 새로운 구문 이름 모델을 훈련시키는 데 필요한 모든 코드와 우리가 교육 한 영어 구문 프로그램 인 Parsey McParseface와 영어 텍스트를 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 링크
• Openai 체육관. 강화 학습 알고리즘을 개발하고 비교하기위한 툴킷. 링크
• 스파프 워크 플로. Spiff Workflow는 워크 플로우를위한 프레임 워크를 구현하는 라이브러리입니다. http://www.workflowpatterns.com을 기반으로하며 Pure Python으로 구현되었습니다. 링크 [워크 플로 패턴] (http://www.workflowpatterns.com/)이 이니셔티브의 목표는 프로세스 기술에 대한 개념적 기초를 제공하는 것입니다. 특히,이 연구는 워크 플로 언어 또는 비즈니스 프로세스 모델링 언어로 지원 해야하는 다양한 관점 (제어 흐름, 데이터, 리소스 및 예외 처리)을 철저히 조사합니다.
• 뉴스 리더 프로젝트. 링크
• Word2Vec (데이터 세트 포함) 링크를 사용하여 Python의 Word Sense Disambiguation Toolkit
• Folia 형식 링크 용 주석이 달린 문서 서버
• Folia 및 기타 형식 (Dan 's Corpkit과 비교) 링크에서 코퍼스 주석으로 작업하는 데 유용한 툴킷
• 파이썬 링크를위한 Vadersentiment 감정 분석 도구
• WOWPAL WABBIT- 구조화 된 예측 기술 링크를 사용한 재 포형 학습 설정. Vowpal Wabbit은 온라인, 해싱, Allreduce, Reledtions, Learning2Search, Active 및 Interactive Learning과 같은 기술로 기계 학습의 프론티어를 밀어 넣는 기계 학습 시스템입니다. 링크
• TIMBL- 여러 메모리 기반 학습 알고리즘을 구현하는 오픈 소스 소프트웨어 패키지, 그중 IB1-IG, 기호 기능 공간에 적합한 기능 가중치를 갖춘 K-nearest 이웃 분류의 구현 및 IB1-IG의 의사 결정 근사치 인 IGTREE. Link1 Link3
• 파이크 - 지식 추출 스위트 링크 링크
• RDFPRO -The Swiss Knowfe RO RDF 조작, 스트림 기본 RDF 처리 링크
• Spacy- 파이썬 및 Cython Link와 NLP (Industry -Strength Natural Language Processing)
• 텍스트 성 - 스파크 링크를 기반으로 한 높은 레벨 NLP
• UKB- 그래프 기반 WSD 및 유사성 링크
• 마르세유 - 표현적인 추론 (선형 및 LSTM 엔진)이있는 광업 인수 구조 링크
• 유체 구조 문법 - 링크
• 파이썬인지 모델링 스위트 - 링크
• RASA- 자연어 이해 링크
• Senticnet-Senticnet에 대한 이야기는 개념 수준의 감정 분석, 즉 단어 공동 발생 빈도에만 의존하는 대신 의미 및 언어를 활용하여 극성 감지 및 감정 인식과 같은 작업을 수행합니다. 링크 링크

딥 러닝 케이크

• 신경 스토리 텔러 코드
• 오픈 유형 엔티티 인식 시스템 코드

자원

• Babelnet- 다국어 Enciclopedic Dictionnary 링크
• NASARI- 바벨넷 링크의 시맨틱 벡터 표현

언어 모델링

• Julia Link의 적응 형 스킵 그램 구현
• 문장 인코더 코드, 용지를 건너 뜁니다
• 세심한 독자 코드, 종이
• Gensim- Python 용 주제 모델링 라이브러리, Vord2Vec 구현 링크도 포함
• Vord2Vec -Original C 구현 및 일부 미리 계산 된 리소스 링크
• 문장 인코더 코드, 용지를 건너 뜁니다
• 세심한 독자 코드, 종이
• FASTTEXT- 빠르고 더 나은 텍스트 분류, 빠른 텍스트 표현 및 분류를위한 라이브러리. 링크
• Infersent- 문장 임베딩 (Infersent) 및 NLI 링크에 대한 교육 코드

다른 ml

• 딥 러닝 플랫폼 mxnet + nuympy 코드

다른 멋진 물건

• 노드 박스. Nodebox를 사용하면 데이터 시각화, 생성 설계 및 복잡한 생산 문제를 쉽게 수행 할 수 있습니다. 링크
• Callimacus- 링크 된 오픈 데이터, RDF, 웹 응용 프로그램, 데이터 시각화 등 링크
• 기능 Forge. 이 라이브러리는 많은 기계 학습 응용 프로그램 (분류, 클러스터링, 회귀 등)에 유용 할 수있는 일련의 도구를 제공하며 Scikit-Learn을 사용하는 경우 특히 도움이됩니다 (다른 알고리즘이있는 경우 작동 할 수 있음). [link] [https://github.com/machinalis/featureforge/tree/master]
• Storry Generator 알고리즘. [link] [http://wikis.sub.uni-hamburg.de/lhn/index.php/story_generator_algorithms]
• OpenCog AI 프레임 워크 OpenCog는 수학 및 생물학적 영감과 전문 소프트웨어 엔지니어링 기술을 사용하여 인공 일반 정보 (AGI) 도전과 직접 직면하는 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트입니다. . 링크
• Folia 언어 주석 도구 링크
• Webanno- 언어 주석 도구 링크
• Visdom -Live, Rich 데이터의 시각화를 생성, 구성 및 공유하기위한 유연한 도구. 링크

대화 프레임 워크

• 채팅 스크립트 - 자연어 도구/대화 관리자 - Link1, Link2,
• Chatter Bot -Chatterbot은 Python 라이브러리로 사용자의 입력에 대한 자동 응답을 쉽게 생성 할 수 있습니다. Chatterbot은 다양한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 다양한 유형의 응답을 생성합니다.
• Rivescript -Rivescript는 친절하고 배우기 쉬운 구문을 가진 챗봇을위한 간단한 스크립팅 언어입니다. Go, Java, JavaScript, Perl 또는 Python에서 나만의 챗봇을 만듭니다.
• SUPERSCRIPT- 대화 UI를위한 대화 상자 시스템 및 봇 엔진.
• BOTKIT -BOTKIT는 메시징 플랫폼 내부에 살고있는 유용하고 창의적인 봇을 디자인하고 실행하는 프로세스를 용이하게하도록 설계되었습니다.

비슷한 목록

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• 로체스터 대학교 프로젝트 목록. 잠재적으로 유용한 링크. 링크
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• 설명 논리 추론. 추론 링크 목록
• 일리노이 프로젝트 목록. 일리노이인지 계산 그룹 링크의 소프트웨어

기여하다

기부금을 환영합니다! 먼저 기여 가이드 라인을 읽으십시오.

특허

법에 따라 가능한 한, Eugeniu Costezki는이 작업에 대한 모든 저작권 및 관련 또는 이웃 권리를 포기했습니다.