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stanza

Python自然语言处理库，支持多种语言

StanzaNLPPythonStanford CoreNLP生物医学Github开源项目

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。

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介绍相关项目
allennlp - 基于PyTorch的Apache 2.0自然语言处理研究库
AI2 TangoAllenNLPGithubNLPOptunaPyTorch开源项目
AllenNLP是一个基于PyTorch的Apache 2.0自然语言处理研究库，专注于开发先进的深度学习模型。该项目已进入维护模式，并将在2022年12月16日前继续修复问题和响应用户提问。推荐的替代项目包括AI2 Tango、allennlp-light、flair和torchmetrics，以帮助用户更好地管理实验和使用预训练模型。
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。
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。
CS224n-Reading-Notes - 斯坦福CS224n课程学习笔记与NLP资源汇总
CS224nGithub开源项目斯坦福大学深度学习自然语言处理课程笔记
该项目整理了斯坦福大学CS224n自然语言处理课程的学习资料，包括视频、课件和笔记摘要。内容涵盖NLP深度学习核心知识，提供多种学习资源链接。项目还推荐了相关参考书籍和博客，为NLP学习者提供全面的学习指南。
FinNLP - 金融领域自然语言处理的开源工具库
FinNLPGithub开源项目新闻数据机器学习自然语言处理金融数据
FinNLP是一个专注于金融领域的自然语言处理工具库，提供大语言模型训练和微调流程。它支持获取美国和中国市场的新闻及社交媒体数据，使研究人员和开发者能够方便地处理和分析大规模金融文本数据，为金融NLP研究和应用提供支持。
langchain-ask-pdf - 基于Python的自然语言PDF问答应用
GithubLangchainOpenAIPDF处理Streamlit开源项目自然语言
这款Python应用程序读取PDF文档并将其分割成较小文本块，同时使用OpenAI技术创建文本向量表示，针对自然语言提问。本应用找到与提问语义相似的文本块并生成回答。应用还利用Streamlit构建用户界面，借助Langchain处理LLM。
wink-nlp - 高性能和高精度的JavaScript自然语言处理库
GithubJavaScriptwinkNLP开源项目文本分析自然语言处理高性能
这个JavaScript自然语言处理库优化了性能和精度，可显著提升NLP应用开发效率。它支持单词嵌入，代码无外部依赖，体积仅约10KB，并有近100%的测试覆盖率。主要功能包括多语言分词、句子边界检测、情感分析、词性标注和命名实体识别，适用于Node.js、浏览器和Deno环境。
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。
Pytorch-NLU - 轻量级NLP工具包 支持文本分类和序列标注
GithubPytorch-NLU序列标注开源项目文本分类自然语言处理预训练模型
Pytorch-NLU是一个轻量级自然语言处理工具包，专注于文本分类、序列标注和文本摘要任务。该工具包支持BERT、ERNIE等多种预训练模型，提供多种损失函数，具有依赖少、代码简洁、注释详细、配置灵活等特点。Pytorch-NLU包含丰富的数据集，使用方式简单，可快速应用于实际NLP项目中。
spacy-course - 基于spaCy的高级自然语言处理免费在线课程
GithubspaCy交互式学习在线课程开源框架开源项目自然语言处理
课程内容从NLP基础到高级主题,包括使用规则和机器学习方法构建自然语言理解系统。采用开源框架spaCy,支持多种语言,并提供交互式编程环境。适合自学者免费学习使用,掌握实用的自然语言处理技能。
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