nlp-library

Traitement du langage naturel (NLP) de qualité industrielle en Python.

Une liste exhaustive de contenus liés à PyTorch sur GitHub, tels que différents modèles, implémentations, bibliothèques auxiliaires, tutoriels, etc.

Un framework open-source pour le prompt-learning.

Tika-Python est une liaison Python pour les services REST Apache Tika™, permettant d'appeler Tika nativement au sein de la communauté Python.

Package Python pour la modélisation thématique contextualisée. Les CTM combinent des embeddings contextualisés (ex: BERT) avec des modèles thématiques pour obtenir des sujets cohérents. Publié à l'EACL et ACL 2021 (Bianchi et al.).

💁 Une collection impressionnante de modèles Transformers pour le traitement du langage naturel, incluant des articles, vidéos, blogs, dépôts officiels et notebooks Colab. 🛫☑️

Traitement du langage naturel pour le thaï en Python.

DataDreamer : Créer des prompts, générer des données synthétiques, entraîner et aligner des modèles.

Une bibliothèque prête à l'emploi pour le réglage efficace des paramètres (Delta Tuning).

Liste organisée de ressources pour le traitement du langage naturel (NLP) en japonais : bibliothèques Python, LLM, dictionnaires, corpus et jeux de données. Inclut des compétences Claude Code pour la recherche de ressources.

Un tokeniseur japonais pour les entreprises.

Analyseur morphologique japonais autonome écrit en pur Go

skweak : une boîte à outils logicielle pour la supervision faible appliquée aux tâches de NLP

MindSpore + Huggingface : exécutez n'importe quel modèle Transformers/Diffusers sur MindSpore avec une compatibilité et une accélération transparentes.

Moteur d'analyse morphologique japonaise écrit en pur Python.

La bibliothèque de détection de langue naturelle la plus précise pour Java et la JVM, adaptée aux textes longs comme courts

OCTIS : Comparer des modèles de sujets en toute simplicité ! Un package Python pour optimiser et évaluer les modèles de sujets (accepté à la session démo de l'EACL2021).

Conversion rapide entre chiffres chinois et chiffres arabes (dernières fonctionnalités : fractions, dates, températures, etc.)

Bibliothèque de NLP clinique avec spaCy.

Ekphrasis est un outil de traitement de texte orienté vers les textes issus des réseaux sociaux, tels que Twitter ou Facebook. Ekphrasis effectue la tokenisation, la normalisation des mots, la segmentation des mots (pour la division des hashtags) et la correction orthographique, en utilisant des statistiques de mots provenant de 2 grands corpus (Wikipedia anglais, Twitter - 330 millions de tweets en anglais).

Homer, un analyseur de texte en Python, peut vous aider à rendre votre texte plus clair, simple et utile pour vos lecteurs.

Une suite d'outils de traitement automatique du langage naturel en arabe développée par le CAMeL Lab de l'Université de New York à Abu Dhabi.

Extraction des questions journalistiques 5W1H à partir d'articles de presse : qui a fait quoi, quand, où, pourquoi et comment ?