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

AHANLP - 集成多种功能的中文自然语言处理工具包

AHANLPGithub分词句法分析命名实体识别开源项目自然语言处理

AHANLP集成了多个开源项目,是一款功能丰富的中文自然语言处理工具包。它提供分词、命名实体识别、依存句法分析、关键词提取、自动摘要等功能。通过封装HanLP、Word2Vec等工具,AHANLP简化了中文NLP任务的实现过程,适用于研究和实际应用场景。

natasha - 多功能俄语自然语言处理工具，支持词嵌入、句子分割、形态标注等

GithubNLPNatashaRussian language开源项目模型优化自然语言处理

Natasha是一款用于解决俄语基础自然语言处理任务的工具，包括词标记、句子分割、词嵌入、形态标注、词形还原、短语规范化、句法解析、命名实体识别和事实提取。它在新闻领域的性能媲美或优于现有最佳模型。支持在CPU上运行，使用Numpy进行推理，注重模型体积、内存使用和性能。Natasha项目集成了多个库如Razdel、Navec、Slovnet和Yargy，提供统一的API，用户可在Python 3.7+环境中方便安装并快速上手使用。

CoreNLP - 多语言支持的Java自然语言处理工具集

GithubJavaStanford CoreNLP分析工具开源项目模型自然语言处理

Stanford CoreNLP 是用 Java 编写的自然语言处理工具集。它处理文本输入，提供词形还原、词性标注、实体识别、日期和数量标准化等功能。支持包括英语、阿拉伯语、中文、法语、德语等多种语言。该工具集集成度高，仅需两行代码即可运行所有工具，广泛应用于学术界、工业界和政府部门。

EasyNLP - 综合性易用的NLP工具包，支持大规模预训练模型

EasyNLPGithubNLP工具包分布式训练多模态预训练模型开源项目知识蒸馏

EasyNLP是一个由阿里巴巴发布的自然语言处理工具包，基于PyTorch架构，支持分布式训练和多种NLP算法。它结合知识蒸馏和少样本学习技术，支持大规模预训练模型的部署，并支持CLIP和DALLE等多模态预训练模型，与阿里云PAI平台无缝集成，提供统一的模型训练和部署框架，广泛应用于多个业务场景。

text2text - 跨语言文本处理的综合工具包

GithubText2Text开源项目文本生成自然语言处理语言翻译跨语言模型

提供跨语言文本生成、翻译、嵌入和问答等功能的NLP工具包，支持百种语言。可在Google Colab平台免费运行，适用学术研究、企业应用和个性化开发。通过示例和快速入门指南，用户能快速掌握强大的多语言模型，高效处理文本。

awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具

GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理

该项目列出了多个优秀的开源项目和应用，均与Hugging Face库集成，为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库，提升自然语言处理任务的效率和效果。

upos-multi - 多语言支持的高效词性标注模型

FlairGithubHuggingfacePython多语言开源项目模型模型训练词性标注

Flair提供的默认多语言词性标注模型支持12种语言，F1评分达到96.87%。基于Flair embeddings和LSTM-CRF构建，可以通过pip安装整合至应用中，并使用Flair脚本进行自定义训练，提升文本分析能力。适用于广泛的自然语言处理任务，为多语言内容的词性识别提供准确支持。

keras-nlp - 兼容多框架的自然语言处理工具和预训练模型

GithubJAXKerasNLPPyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理

KerasNLP 是一个兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch 的自然语言处理库，提供预训练模型和低级模块。基于 Keras 3，支持 GPU 和 TPU 的微调，并可跨框架训练和序列化。设置 KERAS_BACKEND 环境变量即可切换框架，安装方便，立即体验强大 NLP 功能。

other - 高性能开源自然语言处理框架

GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理

Transformers是一个开源的自然语言处理框架，提供多种预训练模型和工具。支持文本分类、问答和生成等任务，适用于研究和生产环境。该框架易用且灵活，可处理多语言文本，支持迁移学习。Transformers定期更新，紧跟NLP领域最新进展，为用户提供丰富的API和优化的性能。

SceneGraphParser - Python工具包，用于解析自然语言句子生成场景图

GithubSceneGraphParserspaCy依赖解析图像表示开源项目自然语言处理

SceneGraphParser基于依存解析，通过纯Python实现，将自然语言句子解析为场景图。图中的节点为名词（包含修饰词如限定词或形容词），边为名词之间的关系。与斯坦福场景图解析器不同，SceneGraphParser具有易用的用户界面和易配置的设计。目前仅支持spaCy作为后台。工具提供了简单的`parse`函数调用和表格式结果展示，便于集成到任何基于Python的项目中。项目正在开发中，所有API可能会有变动，欢迎提交问题或提供帮助。

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