spacy-stanza

多语言自然语言处理工具，结合SpaCy和Stanza的强大功能

spaCy Stanza 处理管线自然语言处理模型 Github 开源项目

spacy-stanza 是一个包装 Stanza 库的软件，使得在 SpaCy 管道中使用斯坦福模型变得更加容易。其功能包括多语言词性标注、形态分析、词干提取和依存解析，支持68种语言，还为部分语言提供命名实体识别功能。用户可以通过下载预训练的 Stanza 模型，通过 spacy_stanza.load_pipeline() 加载并处理文本。这个工具还允许添加自定义组件，结合 SpaCy 的词汇属性、规则匹配和可视化功能，提供了强大的自然语言处理解决方案。

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介绍相关项目

stanza - Python自然语言处理库，支持多种语言

GithubNLPPythonStanford CoreNLPStanza开源项目生物医学

Stanza是斯坦福NLP团队开发的Python自然语言处理库，支持60多种语言，提供高精度的自然语言处理工具，并可与Java Stanford CoreNLP软件集成。新推出的生物医学和临床英文模型包可以处理生物医学文献和临床笔记的句法分析和命名实体识别。Stanza可通过pip和Anaconda安装，适用于Python 3.6及以上版本，提供详细的文档和在线示例，帮助用户快速入门并高效使用。

stanza-en - 英文语言处理的高级工具集

GithubHuggingfaceNLP模型Stanza实体识别开源项目模型语法分析语言分析

Stanza提供英文语言的精准高效分析，从文本处理到句法分析与实体识别，均使用先进的NLP模型。了解更多信息，请访问其官方网站和GitHub仓库。

spaCy - 高性能自然语言处理库

GithubPythonspaCy开源项目热门神经网络模型自然语言处理训练系统

spaCy 是一个高级自然语言处理库，支持Python和Cython，适用于实际产品开发。它提供预训练管道，支持70种以上语言的分词和训练，拥有最先进的速度和神经网络模型，可用于词性标注、句法解析、命名实体识别、文本分类等多种任务。spaCy 同时支持多任务学习和使用预训练变换器，如BERT，适合生产环境下的训练系统，模型打包，部署和工作流管理，是商业开源软件，遵循MIT许可证。

stanza - 快速灵活的开源日志处理和传输工具

GithubOpenTelemetryStanza开源开源项目插件日志处理

Stanza是一个开源的日志处理和传输工具，具有高性能和低资源消耗的特点。它支持多种输入源和解析方式，提供80多个预构建插件，可在主流操作系统上运行。Stanza与GCP环境集成良好，适用于替代Fluentd、Fluent Bit和Logstash。其灵活的架构使其易于扩展和配置，能够满足各种日志管理需求。

scispacy - 科学文献处理的定制spaCy管道与模型

GithubPython 3.6scispaCyspaCy安装安装方式开源项目

scispaCy项目提供了适用于科学文献处理的定制化spaCy管道和模型，包括基于生物医学数据训练的分词器、词性标注器和实体识别模型。用户可轻松安装和使用这些工具，项目支持多种NER模型和实体链接器，适合不同任务使用，并提供详细的安装和使用指南。

trankit - 轻量级的多语言自然语言处理Python工具包，支持多个语言的预训练模型

GithubNLP工具PythonTrankitTransformer多语言开源项目

Trankit是一个基于Transformer架构的轻量级Python工具包，支持多语言自然语言处理，包含针对56种语言的90个预训练流水线。它引入了自动模式，多语言输入可自动检测。Trankit在多个自然语言处理任务上表现优异，超过Stanza等主流工具包，并保持高效的内存使用和处理速度。用户无需编程经验即可通过简便的命令行界面使用，还可定制流水线。

HanLP - 面向多语种的生产环境自然语言处理工具，支持PyTorch与TensorFlow

GithubHanLPPyTorchTensorFlow多语种开源项目自然语言处理

HanLP是一款面向生产环境的多语种自然语言处理工具，基于PyTorch和TensorFlow双引擎。支持130种语言和多种NLP任务，包括分词、词性标注、命名实体识别和依存句法分析等。HanLP的预训练模型持续更新，并提供RESTful API和native API，适用于敏捷开发和移动应用。

spacy-llm - spaCy与大语言模型整合的NLP组件

GithubLarge Language ModelsNLPOpenAIspaCyspacy-llm开源项目

该模块将大型语言模型（LLMs）集成到spaCy中，实现了快速原型设计和提示生成，无需训练数据即可输出可靠的NLP结果。支持OpenAI、Cohere、Anthropic、Google PaLM、Microsoft Azure AI等API，并兼容Hugging Face上的开源LLMs，如Falcon、Dolly、Llama 2等。还支持LangChain，提供命名实体识别、文本分类、情感分析等多种现成任务。用户可通过spaCy的注册表轻松实现自定义功能。该模块结合LLM的强大功能与spaCy的成熟基础，提供灵活高效的NLP解决方案。

medspacy - 临床NLP工具库，提供多语言支持和多功能文本处理

GithubmedspaCyspaCy临床文本处理医学NLP开源项目自然语言处理

medspacy是一款基于spaCy框架的临床NLP工具库，提供句子分割、上下文分析、属性识别和章节检测等模块化功能。它适用于临床文本的处理和分析，支持多语言并鼓励扩展更多语言规则。各模块可独立使用，包括概念提取、实体后处理和数据可视化等功能。

spark-nlp - 高效自然语言处理与大规模语言模型开源库

Apache SparkGithubSpark NLP开源项目机器学习自然语言处理预训练模型

Spark NLP 是一个基于 Apache Spark 的开源库，提供高效且准确的自然语言处理注释，支持机器学习管道的分布式扩展。该库包含超过 36000 个预训练管道和模型，支持 200 多种语言，涵盖分词、词性标注、嵌入、命名实体识别、文本分类、情感分析、机器翻译等任务。兼容 BERT、RoBERTa 等主流变压器模型，支持 Python、R、Java、Scala 和 Kotlin。

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