cltk скачать - cltk Source Code Скачать

cltk

Другой исходный код

v1.3.0

Скачать

Классический языковой инструментарий (CLTK)-это библиотека Python, предлагающая обработку естественного языка (NLP) для до-современных языков.

Установка

Для последней версии CLTK:

$ pip install cltk

Для получения дополнительной информации см. Установки документов или, чтобы установить из источника, разработка.

Программное обеспечение Pre-1.0 остается доступным на филиале V0.1.x и Docs по адресу https://legacy.cltk.org. Установите его с помощью pip install "cltk<1.0" .

Документация

Документация на https://docs.cltk.org.

Цитирование

При использовании CLTK, пожалуйста, укажите следующую публикацию, включая DOI:

Джонсон, Кайл П., Патрик Дж. Бернс, Джон Стюарт, Тодд Кук, Климент Беснье и Уильям Дж. Б. Маттингли. «Классический языковой инструментарий: структура NLP для до-современных языков». В материалах 59-го ежегодного собрания Ассоциации вычислительной лингвистики и 11-й Международной совместной конференции по обработке естественного языка: демонстрации системы , стр. 20-29. 2021. 10.18653/V1/2021.ACL-DEMO.3

Полная запись Bibtex:

 @inproceedings { johnson-etal-2021-classical ,
    title = " The {C}lassical {L}anguage {T}oolkit: {A}n {NLP} Framework for Pre-Modern Languages " ,
    author = " Johnson, Kyle P.  and
      Burns, Patrick J.  and
      Stewart, John  and
      Cook, Todd  and
      Besnier, Cl{'e}ment  and
      Mattingly, William J. B. " ,
    booktitle = " Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing: System Demonstrations " ,
    month = aug,
    year = " 2021 " ,
    address = " Online " ,
    publisher = " Association for Computational Linguistics " ,
    url = " https://aclanthology.org/2021.acl-demo.3 " ,
    doi = " 10.18653/v1/2021.acl-demo.3 " ,
    pages = " 20--29 " ,
    abstract = " This paper announces version 1.0 of the Classical Language Toolkit (CLTK), an NLP framework for pre-modern languages. The vast majority of NLP, its algorithms and software, is created with assumptions particular to living languages, thus neglecting certain important characteristics of largely non-spoken historical languages. Further, scholars of pre-modern languages often have different goals than those of living-language researchers. To fill this void, the CLTK adapts ideas from several leading NLP frameworks to create a novel software architecture that satisfies the unique needs of pre-modern languages and their researchers. Its centerpiece is a modular processing pipeline that balances the competing demands of algorithmic diversity with pre-configured defaults. The CLTK currently provides pipelines, including models, for almost 20 languages. " ,
}