named-entity-recognition

चीनी वर्ड सेगमेंटेशन, पार्ट-ऑफ-स्पीच टैगिंग, नामित इकाई पहचान, निर्भरता पार्सिंग, घटक पार्सिंग, सिमेंटिक निर्भरता पार्सिंग, सिमेंटिक रोल लेबलिंग, कोरिफरेंस रिज़ॉल्यूशन, स्टाइल ट्रांसफर, सिमेंटिक समानता, नए शब्द की खोज, कीवर्ड वाक्यांश निष्कर्षण, स्वचालित सारांश, पाठ वर्गीकरण और क्लस्टरिंग, पिनयिन सरलीकृत-पारंपरिक रूपांतरण, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP)

💫 Python में औद्योगिक-शक्ति प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP)

Natural Language Processing (NLP) में प्रगति को ट्रैक करने के लिए रिपॉजिटरी, जिसमें डेटासेट और सबसे सामान्य NLP कार्यों के लिए वर्तमान अत्याधुनिक (state-of-the-art) तकनीकें शामिल हैं।

अत्याधुनिक नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) के लिए एक बहुत ही सरल फ्रेमवर्क

सामान्य नेचुरल-लैंग्वेज प्रोसेसिंग

टेक्स्ट, इमेज और संरचित डेटा में संवेदनशील डेटा (PII) का पता लगाने, उसे हटाने, मास्क करने और अज्ञात बनाने के लिए एक ओपन-सोर्स फ़्रेमवर्क। NLP, पैटर्न मिलान और अनुकूलन योग्य पाइपलाइन का समर्थन करता है।

CoreNLP: टोकनाइजेशन, वाक्य विभाजन, NER, पार्सिंग, कोरफेरेंस, सेंटीमेंट एनालिसिस आदि के लिए कोर NLP टूल्स का एक Java सूट।

टोकनाइज़ेशन, सेंटेंस सेगमेंटेशन, NER और कई मानव भाषाओं की पार्सिंग के लिए Stanford NLP Python लाइब्रेरी।

डीप लर्निंग एंड-टू-एंड डायलॉग सिस्टम और चैटबॉट के लिए एक ओपन सोर्स लाइब्रेरी।

[EMNLP 2022] ज्ञान ग्राफ निष्कर्षण और निर्माण के लिए एक ओपन टूलकिट

कृषि ज्ञान ग्राफ (AgriKG): कृषि क्षेत्र में सूचना पुनर्प्राप्ति, नामित इकाई पहचान, संबंध निष्कर्षण, बुद्धिमान प्रश्नोत्तर, और सहायक निर्णय लेना

सूचना पुनर्प्राप्ति, टेक्स्ट वर्गीकरण, NER, QA, भाषा मॉडलिंग, भाषा निर्माण, T5, मल्टी-मोडल, और संवादात्मक AI के लिए ट्रांसफॉर्मर

कला की स्थिति Natural Language Processing

नेमड एंटिटी रिकग्निशन के लिए जनरलिस्ट और लाइटवेट मॉडल (पाठ से किसी भी इकाई प्रकार को निकालें)

चीनी शब्द विभाजन

टेक्स्ट माइनिंग और प्रीप्रोसेसिंग टूल (टेक्स्ट क्लीनिंग, नए शब्दों की खोज, भावना विश्लेषण, एंटिटी रिकग्निशन लिंकिंग, कीवर्ड एक्सट्रैक्शन, नॉलेज एक्सट्रैक्शन, सिंटैक्स एनालिसिस आदि), अनसुपरवाइज्ड या वीकली सुपरवाइज्ड तरीकों का उपयोग करके

👩‍🏫 spaCy के साथ एडवांस्ड NLP: एक मुफ्त ऑनलाइन कोर्स

Kashgari टेक्स्ट-लेबलिंग और टेक्स्ट-क्लासिफिकेशन के लिए tf.keras के ऊपर बनाया गया एक प्रोडक्शन-लेवल NLP ट्रांसफर लर्निंग फ्रेमवर्क है, जिसमें Word2Vec, BERT और GPT2 लैंग्वेज एम्बेडिंग शामिल हैं।

IDCNN/biLSTM+CRF के साथ चीनी नामित एंटिटी पहचान, और biGRU+2ATT के साथ संबंध निष्कर्षण

प्राकृतिक भाषा की समझ के लिए बहु-कार्य गहरे तंत्रिका नेटवर्क

एक आसान वेब इंटरफ़ेस या डेस्कटॉप ऐप में किसी भी प्रकार के डेटा, छवियों, पाठ या दस्तावेजों को सहयोग करें और लेबल करें।

नेम्ड एंटिटी रिकग्निशन (NER) और एंटिटी रिकग्निशन कार्यों के लिए कॉर्पोरा का एक संग्रह। ये एनोटेट किए गए डेटासेट विभिन्न भाषाओं, डोमेन और एंटिटी प्रकारों को कवर करते हैं।

🦙 संरचित NLP पाइपलाइन में LLM को एकीकृत करना

PyTorch में transformers का एक शानदार कार्यान्वयन

सिमेंटिक सर्च इंजन और ओपन सोर्स टेक्स्ट माइनing और टेक्स्ट एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म द्वारा बड़े दस्तावेज़ संग्रह को खोजने, ब्राउज़ करने, विश्लेषण करने और तलाशने के लिए ओपन सोर्स रिसर्च टूल (दस्तावेज़ प्रसंस्करण के लिए ETL, छवियों और PDF के लिए OCR, व्यक्तियों, संगठनों और स्थानों के लिए नामित इकाई पहचान, थिसॉरस और ऑन्टोलॉजी द्वारा मेटाडेटा प्रबंधन, पूर्णपाठ खोज के लिए खोज यूजर इंटरफेस और खोज ऐप को एकीकृत करता है)

सीक्वेंस लेबलिंग मूल्यांकन (named-entity recognition, pos tagging, आदि) के लिए एक Python फ्रेमवर्क।

Large Language Models (LLMs) का उपयोग करके जेनरेटिव इंफॉर्मेशन एक्सट्रैक्शन (IE) पर बेहतरीन शोध पत्र

नामों के लिए Python लाइब्रेरी।

SPIRES सहित LLM-आधारित ऑन्टोलॉजिकल एक्सट्रैक्शन टूल

सैकड़ों भाषाओं में हजारों अत्याधुनिक NLP मॉडल के लिए 1 लाइन। टेक्स्ट समस्याओं को हल करने का सबसे तेज़ और सटीक तरीका।