named-entity-recognition

Segmentação de palavras em chinês, marcação de partes do discurso, reconhecimento de entidades nomeadas, análise de dependência, análise de constituintes, análise de dependência semântica, rotulação de papéis semânticos, resolução de correferência, transferência de estilo, similaridade semântica, descoberta de novas palavras, extração de palavras-chave e frases, resumo automático, classificação e agrupamento de texto, conversão de Pinyin (simplificado/tradicional), processamento de linguagem natural

💫 Processamento de Linguagem Natural (NLP) de nível industrial em Python

Repositório para acompanhar o progresso em Processamento de Linguagem Natural (NLP), incluindo conjuntos de dados e o estado da arte atual para as tarefas de NLP mais comuns.

Um framework muito simples para Processamento de Linguagem Natural (NLP) de última geração

Processamento de linguagem natural modesto.

Um framework de código aberto para detectar, editar, mascarar e anonimizar dados sensíveis (PII) em textos, imagens e dados estruturados. Suporta NLP, correspondência de padrões e pipelines personalizáveis.

CoreNLP: Um conjunto de ferramentas de PNL em Java para tokenização, segmentação de sentenças, NER, análise sintática, correferência, análise de sentimento, etc.

Biblioteca Python de NLP da Stanford para tokenização, segmentação de frases, NER e análise de diversos idiomas humanos

Uma biblioteca open source para sistemas de diálogo end-to-end e chatbots baseados em deep learning.

[EMNLP 2022] Um kit de ferramentas aberto para extração e construção de grafos de conhecimento

Grafo de Conhecimento Agrícola (AgriKG): recuperação de informações, reconhecimento de entidades nomeadas, extração de relações, perguntas e respostas inteligentes e suporte à decisão no setor agrícola

Transformers para recuperação de informação, classificação de texto, NER, QA, modelagem de linguagem, geração de linguagem, T5, multimodal e IA conversacional.

Processamento de Linguagem Natural de última geração

Modelo generalista e leve para reconhecimento de entidades nomeadas (extraia qualquer tipo de entidade de textos)

Segmentação de palavras em chinês

Ferramentas de mineração e pré-processamento de texto (limpeza de texto, descoberta de novas palavras, análise de sentimentos, vinculação de reconhecimento de entidades, extração de palavras-chave, extração de conhecimento, análise sintática, etc.), métodos não supervisionados ou fracamente supervisionados

NLP avançado com spaCy: um curso online gratuito

Kashgari é um framework de aprendizado por transferência em NLP de nível de produção construído sobre o tf.keras para rotulagem e classificação de texto, incluindo Word2Vec, BERT e GPT2 Language Embedding.

Reconhecimento de Entidades Nomeadas em chinês com IDCNN/biLSTM+CRF e Extração de Relações com biGRU+2ATT

Redes Neurais Profundas Multitarefa para Compreensão de Linguagem Natural

Colabore e rotule qualquer tipo de dado, imagem, texto ou documento em uma interface web ou aplicativo desktop fácil de usar.

Uma coleção de corpora para reconhecimento de entidades nomeadas (NER) e tarefas de reconhecimento de entidades. Esses conjuntos de dados anotados cobrem uma variedade de idiomas, domínios e tipos de entidades.

🦙 Integrando LLMs em pipelines de PNL estruturados

Uma implementação elegante de transformers em PyTorch

Ferramenta de pesquisa open source para buscar, navegar, analisar e explorar grandes coleções de documentos por meio de um mecanismo de busca semântica e plataforma de mineração e análise de texto open source (integra ETL para processamento de documentos, OCR para imagens e PDF, reconhecimento de entidades nomeadas para pessoas, organizações e locais, gerenciamento de metadados por tesauros e ontologias, interface de usuário de busca e aplicativos de busca para texto completo).

Um framework Python para avaliação de rotulagem de sequências (reconhecimento de entidades nomeadas, POS tagging, etc.)

Artigos incríveis sobre Extração de Informação (IE) generativa usando Modelos de Linguagem Grandes (LLMs)

A biblioteca Python para nomes.

Ferramentas de extração ontológica baseadas em LLM, incluindo o SPIRES.

1 linha para milhares de modelos NLP de última geração em centenas de idiomas. A maneira mais rápida e precisa de resolver problemas de texto.