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Awesome-corean-NLP

Uma lista com curadoria de processamento de linguagem natural (PNL) de

  • NLP de texto coreano
  • Informações do PNL escritos em coreano.

Sinta -se à vontade para contribuir! Ou Blab It AQUI

Manter: Jaemin Cho

Índice

  1. Ferramentas
  2. Conjunto de dados
  3. Blogs / slides / pesquisadores
  4. Papéis
  5. Palestras
  6. Revistas / conferências / institutos / eventos
  7. Comunidades online
  8. Como contribuir

1. Ferramentas

(As ferramentas específicas para coreano estão listadas antes das ferramentas agnósticas de linguagem.)

1.1. Morfema/형태소 분석기 + parte da fala (pos)/품사 tagger

  • Hannanum (한나눔) (Java, C) [Link]
    • Konlpy (Python) [Link]
  • Kkma (꼬꼬마 꼬꼬마) (java) [link] [papel]
    • Konlpy (Python) [Link]
  • Komoran (Java) [Link]
    • Konlpy (Python) [Link]
  • Mecab-ko (c ++) [link]
    • Konlpy (Python) [Link]
  • Twitter (Scala, Java) [Link]
    • Konlpy (Python) [Link]
    • .NET, Node.JS, Python, Ruby, Elasitc Search Bindings
  • DPARSER (API REST) ​​[link]
  • UTAGGER [link]
  • ARIRANG (Lucence, Java) [Link]
  • Rouzeta [link] [slide] [vídeo]
  • Seunjeon (Scala, Java) [Link]
  • Rhino (라이노) [link]
  • KTS [papel]
  • 깜짝새 [link]

1.2. Nomeada Entidade (NE) Tagger / 개체명 인식기

  • Annie [link]

1.3. Verificador ortográfico / 맞춤법 검사기

  • Verificador ortográfico da PNU [link]
  • Naver Checker [Link]
  • DAUM CHECTILHO DE SELHEIRO [LINK]
  • hunspell-ko [link]

1.4. Sintaxe Parser / 구문 분석기 분석기

  • DPARSER (API REST) ​​[link]
  • NLP Hub (Java) [Link]

1.5. Análise sentimental / 감정 분석기

  • OpenHanguul (오픈한글) [link] [papel]

1.6. Tradutor / 번역기

  • Naver NMT [link]
  • Opennmt [link]
  • Google Translator [link]

1.7. Pacotes

  • Konlp (r) [link]
  • Konlpy (Python) [Link] [Paper]
  • Koalanlp (scala) [link]
  • Nltk (python) [link] [papel]
  • Gensim (Python) [Link]
  • FastText (c) [link]
    • Fasttext.py (python) [link]

1.8. Outros / 기타

  • Hanguly (Python) [Link]
    • 자동 조사/접미사 첨부, 자모 분해 및 결합 결합
  • HanGulize (Python) [Link]
    • 외래어 한글 변환
  • Hanja (Python) [Link]
    • 한자 한글 변환
  • Kroman [link]
    • Romanização de Hangul
    • Ruby, Python, Nodejs, Objective-C, Swift
  • hanul (perl) [link]
    • Romanização de Hangul
  • TexTrankr (Python) [Link] [Demo]
    • TexTrank 기반 한국어 문서 요약
  • 한국어 Word2vec [Demo] [Paper]
    • 한국어 Word2vec 의 Teste de analogia 데모
  • 나쁜 단어 사전 [link]
    • Crowdsourced Dic sobre Badword em coreano

2. DataSet

  • Sejong Corpus [link]
  • Corpus kaist [link]
  • Yonsei univ. Corpus
  • Coréia Univ. Corpus
  • Ulsan Univ. Corpus [link]
  • Wikipedia Dump [link] [extrator]
  • Namuwiki dump [link] [extrator]
  • NAVER NEWS ARQUIVO [link]
  • Chosun Archive [link]
  • Naver Sentiment Movie Corpus [link]
  • Sci-News-sum-kr-50 [link]

3. Blogs / slides / pesquisadores

3.1. Blogs

  • Blog do Dsindex [link]
  • 엑사젠, "혼자 힘으로 한국어 챗봇 개발하기" [link]
  • Beomsu kim, "word2vec 관련 이론 정리" [link]
  • CPUU, "Google 자연어 오픈소스 오픈소스 Syntaxnet 공개" (Tranlsation Korean do Google Blog) [Link]
  • Theeluwin, "Python-Crfsuite 를 사용해서 한국어 자동 띄어쓰기를 학습해보자" [link]
  • Jaesoo Lim, "한국어 형태소 분석기 동향" [link]

3.2. Deslizamentos

  • Lucy Park, "한국어와 nltk, Gensim 의 만남" (Pycon APAC 2015) [Link]
  • Jeongkyu Shin, "Construindo AI Chat Bot usando Python 3 & Tensorflow" (Pycon APAC 2016) [Link]
  • Changki Lee, "RNN & NLP Application" (Curso Kangwon Univ. Machine Learning) [Link]
  • Kyunghoon Kim, "뉴스를 재미있게 만드는 방법; 뉴스잼" (Pycon APAC 2016) [Link]
  • Hongjoo Lee, "Python 으로 19 대 국회 뽀개기 뽀개기" (Pycon APAC 2016) [Link]
  • Kyumin Choi, "Word2vec 이 추천시스템을 만났을 때" (Pycon APAC 2015) [Link]
  • 進藤裕之 (traduzido por Hongbae kim), "딥러닝을 이용한 자연어처리의 연구동향" [link]
  • Hongbae kim, "머신러닝의 자연어 처리기술 (i)" [link]
  • Changki Lee, "자연어처리를 위한 기계학습 소개" [link]
  • Taeil Kim, Daeneung Son, "기계 번역 모델 기반 질의 교정 시스템" (Naver Deview 2015) [Link]

4. Documentos

4.1. coreano

  • 김동준, 이연수, 장정선, 임해창, 고려대학교, (주) 엔씨소프트, "한국어 대화 화행 분류를 위한 어휘 자질의 임베딩 (2015 년 동계학술발표회 논문집)" [papel] link morto

4.2. Inglês

5. Palestras

5.1. Palestras coreanas

  • Kangwon Univ. 자연언어처리 [link]
  • 데이터 사이언스 스쿨 [link]
  • SNU Mineração de dados / análise de negócios [link]

5.2. Palestras em inglês

  • Stanford CS224N: Processamento de linguagem natural [Link] [YouTube]
  • Stanford CS224D: Aprendizagem profunda para processamento de linguagem natural [link] [YouTube]
  • NLTK com Python 3 para NLP (por SentDex) [YouTube]
  • Modelos de tópicos LDA [link]

6. Conferências / Institutos / Eventos

6.1. Conferências

  • 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 [link]
  • Kips (한국정보처리학회) [link]
  • 한국음성학회 학술대회 [link]

6.2. Institutos

  • 언어공학연구회 [link]
    • 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 (desde 1989, 매년 개최) [link]
    • 국어 정보 처리 시스템 경진대회 (desde 2010, 매년 개최, 주최: 문화체육관광부 및 국립국어원) [link]
    • 자연언어처리 튜토리얼 (비정기적) [link]
    • 자연어처리 및 정보검색 워크샵 [link]
  • 한국음성학회 [link]

6.3. Eventos / concursos

  • 국어 정보 처리 시스템 경진 대회 [link]

7. Comunidades on -line

  • Tensorflow KR (Grupo do Facebook) [Link]
  • AI Coréia (Grupo do Facebook) [Link]
  • Bot Group (Grupo do Facebook) [Link]
  • 바벨피쉬 (Grupo do Facebook) [Link]
  • Reddit Machine Learning Postagens principais [link]

8. Como contribuir

  1. Garra este repositório, clicando no ícone "Fork" no canto superior direito.

  2. Obtenha o link para o repositório bifurcado, clicando no botão verde na sua página. Algo como "https://github.com/ponusername ]/weome-korean-nlp.git"

  3. Em sua máquina local, "Git clone https://github.com/ponusername ]/awesome-korean-nlp.git"

  4. "CD Awesome-corean-NLP"

  5. Abra "Readme.md" com seu editor de texto favorito.

  6. Editar.

  7. Git Commit -a -m "Adicionada seção 8: emoticons"

  8. git push e verifique no seu garfo

  9. GOTO https://github.com/datanada/awesome-korean-nlp e crie uma solicitação de tração.

  10. "Compare através dos garfos" com a base: DataNada/Awesome .. e cabeça: [nome de usuário]/incrível ..

[Guia para iniciantes]

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