named-entity-recognition

中文分詞、詞性標註、命名實體識別、依存句法分析、成分句法分析、語義依存分析、語義角色標註、指代消解、風格轉換、語義相似度、新詞發現、關鍵詞短語提取、自動摘要、文本分類聚類、拼音簡繁轉換、自然語言處理

💫 工業級自然語言處理（NLP）於 Python

追蹤自然語言處理（NLP）領域進展的倉庫，包含資料集與各常見任務的最新技術水平。

一個非常簡單的最先進自然語言處理（NLP）框架

適度的自然語言處理工具

用於偵測、編輯、遮蔽與匿名化文字、影像及結構化資料中敏感資訊（PII）的開源框架。支援 NLP、模式匹配與可自訂流程。

CoreNLP：一套 Java 核心自然語言處理工具，包含分詞、句子切分、命名實體辨識、句法分析、指代消解、情感分析等

Stanford NLP Python 函式庫，用於多種人類語言的斷詞、句子分割、命名實體辨識與句法分析

一個開源函式庫，用於深度學習端到端對話系統與聊天機器人。

[EMNLP 2022] 用於知識圖譜提取與構建的開源工具包

農業知識圖譜(AgriKG)：農業領域的信息檢索、命名實體識別、關係抽取、智能問答、輔助決策

資訊檢索、文本分類、NER、QA、語言建模、語言生成、T5、多模態與對話式 AI 的 Transformers

前沿自然語言處理

通用且輕量級的命名實體識別模型（可從文本中提取任何實體類型）

中文分詞

文字探勘與前處理工具（文字清洗、新詞發現、情感分析、實體識別連結、關鍵字抽取、知識抽取、句法分析等），採用無監督或弱監督方法

👩‍🏫 使用 spaCy 的進階 NLP：免費線上課程

Kashgari 是一個建構在 tf.keras 之上的生產級 NLP 遷移學習框架，用於文字標記與文字分類，包含 Word2Vec、BERT 與 GPT2 語言嵌入。

使用 IDCNN/biLSTM+CRF 的中文命名實體識別，以及使用 biGRU+2ATT 的關係提取 中文实体识别与关系提取

用於自然語言理解的多任務深度神經網路

透過簡單的網頁介面或桌面應用程式，協作並標註任何類型的資料、影像、文字或文件。

命名實體識別 (NER) 與實體識別任務的語料庫集合。這些標註資料集涵蓋多種語言、領域和實體類型。

🦙 將 LLM 整合至結構化 NLP 管線中

一個優雅的 transformers PyTorch 實作

開源研究工具，透過語意搜尋引擎與開源文字探勘與文字分析平台來搜尋、瀏覽、分析和探索大型文件集合（整合了用於文件處理的 ETL、圖片與 PDF 的 OCR、針對人物、組織與地點的命名實體識別、透過詞庫與本體論進行的元資料管理，以及用於全文搜尋的搜尋使用者介面與搜尋應用程式）

用於序列標註評估（命名實體識別、詞性標註等）的 Python 框架

關於使用大型語言模型（LLM）進行生成式資訊萃取（IE）的精選論文

用於產生姓名的 Python 函式庫

基於 LLM 的本體擷取工具，包含 SPIRES

只要 1 行程式碼即可使用數百種語言中數千個最先進的 NLP 模型。解決文字問題最快且最準確的方法。