vnlp

ฟังก์ชั่น:

• ตัวแยกประโยค

• การทำให้เป็นปกติ

  • การสะกดคำ/การแก้ไข
  • แปลงตัวเลขเป็นแบบฟอร์มคำ
  • การออกเสียง

• น้ำยาขจัดคำสั่งหยุด:

  • คงที่
  • พลวัต

• Stemmer: Morphological Analyzer & Disambiguator

• Named Entity Recognizer (NER)

• ตัวแยกวิเคราะห์การพึ่งพา

• ส่วนหนึ่งของคำพูด (POS) Tagger

• เครื่องวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

• การฝังคำภาษาตุรกี

  • Fastext
  • Word2Vec
  • ประโยคชิ้น UNIGRAM TOKENIZER

• การสรุปข่าว

• การถอดความข่าว

• การสรุปและโมเดลการถอดความมีอยู่ในตัวอย่าง ติดต่อเราได้ที่ [email protected] สำหรับ API

การสาธิต:

• ลองสาธิต

การติดตั้ง

 pip install vngrs-nlp

เอกสาร:

• ดูเอกสารสำหรับรายละเอียดเกี่ยวกับการใช้งานคลาสฟังก์ชั่นชุดข้อมูลและตัวชี้วัดการประเมินผล

ตัวชี้วัด:

ตัวอย่างการใช้งาน:

ตัวแยกวิเคราะห์การพึ่งพา

 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)

การอ้างอิง

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