named-entity-recognition

Segmentación de palabras en chino, etiquetado de partes de la oración, reconocimiento de entidades nombradas, análisis sintáctico de dependencias, análisis sintáctico de constituyentes, análisis de dependencias semánticas, etiquetado de roles semánticos, resolución de correferencia, transformación de estilo, similitud semántica, descubrimiento de nuevas palabras, extracción de frases clave, resumen automático, clasificación y agrupación de textos, conversión entre pinyin simplificado y tradicional, procesamiento del lenguaje natural

💫 Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) de nivel industrial en Python

Repositorio para seguir el progreso en Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), incluyendo los conjuntos de datos y el estado del arte actual para las tareas de PLN más comunes.

Un marco muy sencillo para Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) de última generación

procesamiento de lenguaje natural modesto

Un framework de código abierto para detectar, redactar, enmascarar y anonimizar datos sensibles (PII) en texto, imágenes y datos estructurados. Admite NLP, coincidencia de patrones y pipelines personalizables.

CoreNLP: Una suite en Java de herramientas principales de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para tokenización, segmentación de oraciones, reconocimiento de entidades nombraas (NER), análisis sintáctico, correferencia, análisis de sentimientos, etc.

Biblioteca de Python de Stanford NLP para tokenización, segmentación de oraciones, NER y análisis sintáctico de muchos lenguajes humanos

Una biblioteca de código abierto para sistemas de diálogo y chatbots de extremo a extremo basados en aprendizaje profundo.

[EMNLP 2022] Un kit de herramientas abierto para la extracción y construcción de grafos de conocimiento

Grafo de conocimiento agrícola (AgriKG): recuperación de información en el ámbito agrícola, reconocimiento de entidades nombraas, extracción de relaciones, preguntas y respuestas inteligentes, y apoyo a la toma de decisiones

Transformers para recuperación de información, clasificación de texto, NER, QA, modelado de lenguaje, generación de lenguaje, T5, multimodal e inteligencia artificial conversacional

Procesamiento de Lenguaje Natural de última generación

Modelo generalista y ligero para el reconocimiento de entidades nombradas (extrae cualquier tipo de entidad de textos).

Segmentación de palabras en chino

Herramientas de minería y preprocesamiento de textos (limpieza de texto, descubrimiento de nuevas palabras, análisis de sentimientos, enlace de reconocimiento de entidades, extracción de palabras clave, extracción de conocimientos, análisis sintáctico, etc.), utilizando métodos no supervisados o débilmente supervisados

👩‍🏫 NLP avanzado con spaCy: Un curso online gratuito

Kashgari es un framework de aprendizaje por transferencia de NLP listo para producción construido sobre tf.keras para etiquetado y clasificación de texto, que incluye incrustaciones de lenguaje Word2Vec, BERT y GPT2.

Reconocimiento de entidades nombradas en chino con IDCNN/biLSTM+CRF y extracción de relaciones con biGRU+2ATT (Reconocimiento de entidades y extracción de relaciones en chino)

Redes neuronales profundas multitarea para la comprensión del lenguaje natural.

Colabora y etiqueta cualquier tipo de datos, imágenes, texto o documentos en una interfaz web o aplicación de escritorio fácil de usar.

Una colección de corpus para el reconocimiento de entidades nombradas (NER) y tareas de reconocimiento de entidades. Estos conjuntos de datos anotados cubren una variedad de idiomas, dominios y tipos de entidades.

🦙 Integración de LLMs en pipelines de PNL estructurados

Una implementación elegante de transformers en PyTorch

Herramienta de investigación de código abierto para buscar, navegar, analizar y explorar grandes colecciones de documentos mediante un motor de búsqueda semántica y una plataforma de minería y análisis de texto de código abierto (integra ETL para procesamiento de documentos, OCR para imágenes y PDF, reconocimiento de entidades nombradas para personas, organizaciones y ubicaciones, gestión de metadatos mediante tesauros y ontologías, interfaz de usuario de búsqueda y aplicaciones de búsqueda para texto completo).

Un framework de Python para la evaluación de etiquetado de secuencias (reconocimiento de entidades nombradas, etiquetado gramatical, etc.)

Recopilación de artículos destacados sobre extracción de información (IE) generativa mediante modelos de lenguaje extensos (LLMs).

Biblioteca de Python para nombres.

Herramientas de extracción ontológica basadas en LLM, incluyendo SPIRES

Una línea para miles de modelos de PNL de última generación en cientos de idiomas. La forma más rápida y precisa de resolver problemas de texto.