vnlp

Funcionalidade:

• Divisor de frase

• Normalizador

  • Ortografia/correção de erro de digitação
  • Converter números em forma de palavra
  • Deasciificação

• Removedor de palavras de parada:

  • Estático
  • Dinâmico

• Stemmer: Analisador Morfológico e Desambiguador

• Nomeado Reconhecedor da Entidade (NER)

• Analisador de dependência

• Parte do tagger de fala (POS)

• Analisador de sentimentos

• Incorporação de palavra turca

  • FastText
  • Word2vec
  • Tokenizador de Unigram da peça de sentença

• Resumo de notícias

• Notícias parafraseando

• Os modelos de resumo e parafrasagem estão disponíveis na demonstração. Entre em contato conosco em [email protected] para obter API.

Demonstração:

• Experimente a demonstração.

Instalação

 pip install vngrs-nlp

Documentação:

• Consulte a documentação para obter detalhes sobre uso, aulas, funções, conjuntos de dados e métricas de avaliação.

Métricas:

Exemplo de uso:

Analisador de dependência

 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)

Citação

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