German-NLP

German-NLP 项目介绍

项目概述

German-NLP 是一个为德语开发的开放资源和工具的精选清单，特别强调易用性和用户友好性。这些资源和工具可以直接使用或仅需小幅调整，并且都在积极维护中。项目团队欢迎社区的支持，期望通过拉取请求和建议共同维护这一清单，详细的贡献指南可以在项目页面找到。

项目内容

文本语料库

• 通用语料库: 包括多个可以在线访问的德语语料库，如 Araneum Germanicum 和 DWDS。
• 历史语料库: 这些语料库主要收集古德语和历史德语文本，例如 Anselm 和 Deutsches Textarchiv。
• 专业语料库: 专为特定领域设计的语料库，如德国政治演讲和法律文本语料库。
• 单词列表: 提供各种德语单词和词形变体的列表，帮助研究和应用。
• 数据获取: 包含一些工具和项目，用于获取和收集新的数据源。

通用资源

• 框架: 提供了多个可用于德语自然语言处理的框架和工具集，例如 DKPro Core 和 spaCy。
• 语法树库: 提供如德国通用依存语法树库等，用于语法解析。
• 深度学习模型和转换器: 包含训练好的德语BERT模型以及其他转换模型。
• 标注工具: 提供用于文本注释的工具，如 WebAnno 和 INCEpTION。
• 标准: 涉及文本格式和数据交换标准的资源。

语言处理

• 预处理: 一系列预处理工具，支持文本清理和标准化。
• 分词和句子边界检测: 多种工具用于分词和检测句子边界。
• 词干提取和词形还原: 包含简化词形的工具，比如 CISTEM。
• 形态分析: 提供用于德语词汇形态分析的工具，包括词法和语法层面。
• 词性标注及句法解析: 辅助词汇分析的工具，比如 RFTagger 用于词性标注。
• 命名实体识别: 识别文本中的特定实体，如人名、地名等工具。

语义分析

• 数据集: 提供与情感分析和语义关系相关的数据和资源，例如 GermanPolarityClues。
• 词嵌入和语义分析: 使用词嵌入技术进行语义建模。
• 情感分析: 涉及德语文本的情感检测工具和语料。

语音NLP和机器翻译

• 语音处理: 收集和分析德语语音数据的工具。
• 机器翻译: 旨在提升德语与其他语言互译的资源。

大型语言模型

涵盖用于德语的大型语言模型和基准。

教学资源和教程

为入门学习自然语言处理的用户提供了系列教程和教学资源。

其他相关清单

除了专门针对德语的资源外，该项目还包括与其他语言相关的自然语言处理资源清单，帮助研究者和开发者补充视角。

通过 German-NLP 项目，用户能够方便地获取和使用各种与德语自然语言处理相关的资源和工具，从而增强其研究和应用能力。