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ParsiAnalyzer

针对Elasticsearch的波斯语文本分析插件

ParsiAnalyzer是一个为Elasticsearch开发的波斯语分析插件。该插件提供文本分词、标准化和词干提取等功能,专门处理波斯语的独特特征。它能将空格转换为零宽连接符,标准化波斯语标点和数字,移除变音符号,并去除常见停用词。ParsiAnalyzer易于集成,可提高Elasticsearch中波斯语文本的搜索和分析质量。

elasticsearch-analysis-ansj - Elasticsearch的高性能中文分词插件
ElasticsearchGithubansj中文分词开源项目插件配置
elasticsearch-analysis-ansj是基于ansj分词算法的Elasticsearch中文分词插件。该插件提供多种分词器,支持自定义词典和配置,具备姓名识别、数字识别等功能。插件安装简便,配置灵活,可实现精准中文分词,有效提升Elasticsearch的搜索性能。
bert-base-parsbert-uncased - 基于BERT的波斯语自然语言处理模型ParsBERT
BERTGithubHuggingfaceParsBERT开源项目模型波斯语言模型深度学习自然语言处理
ParsBERT是一个基于BERT架构的波斯语预训练模型,使用超过200万份多样化文档构建而成。该模型在情感分析、文本分类和命名实体识别等任务中表现卓越,优于多语言BERT等其他模型。ParsBERT采用全词遮蔽策略,为波斯语自然语言处理研究奠定了坚实基础,推动了相关技术的发展。
Parsr - 清理和解析文档,生成结构化数据
APIDockerGithubParsr开源项目数据解析文档处理
Parsr是一款轻量级的文档清理、解析和提取工具,支持图像、PDF、DOCX和EML格式。能够生成JSON、Markdown、CSV/Pandas DF或TXT格式的数据,为分析师、数据科学家和开发者提供结构化的标签信息集,可用于数据录入和文档分析自动化等应用。功能包括文档清理、层次结构重建、标题检测、表格、列表、目录、页码、页眉页脚和链接检测等。通过Docker镜像可以快速安装和运行,并提供GUI工具以可视化结果。
bert-fa-base-uncased - 波斯语领域预训练的单语言Transformer模型
GithubHuggingfaceParsBERT命名实体识别开源项目情感分析模型语言模型预训练
ParsBERT是一个基于Transformer架构的波斯语单语言模型,通过大规模波斯语料库预训练,能够处理情感分析、文本分类及命名实体识别等任务。ParsBERT v2.0通过词汇表重构和新波斯语料库微调,在多项任务中表现优于多语言BERT和其他模型,提升了波斯语语言处理的效果。该模型支持掩码语言建模和后续任务微调,用户可在Hugging Face平台获取不同任务的微调版本。
bert-base-parsbert-ner-uncased - ParsBERT-NER:高性能波斯语命名实体识别模型
BERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型波斯语自然语言处理
ParsBERT-NER是一个专门用于波斯语命名实体识别的预训练模型。该模型基于BERT架构,在ARMAN和PEYMA数据集上进行微调,支持识别组织、地点、人名等多种实体类型。在多个波斯语NER基准测试中,ParsBERT-NER展现出卓越性能,F1分数最高达98.79%。研究人员和开发者可通过Hugging Face Transformers库轻松使用这一模型进行波斯语自然语言处理任务。
bert-fa-base-uncased-sentiment-deepsentipers-binary - 波斯语情感分析优化:ParsBERT v2.0项目
DeepSentiPersDigikalaGithubHuggingfaceParsBERTSnappFood开源项目情感分析模型
该项目专注于ParsBERT v2.0在波斯语情感分析中的表现,通过更新词汇表和微调训练数据集,如Digikala、SnappFood和DeepSentiPers,实现文本情感的多类别及二元分类测试,其中去除了中性类别。ParsBERT v2在测试中展现出优秀的性能,为研究人员提供了有效的工具。用户可访问相关链接下载数据集,并通过文档获取更详细的使用说明和项目动态。
bert-fa-base-uncased-ner-peyma - 基于BERT的波斯语命名实体识别模型ParsBERT
GithubHuggingfaceParsBERTTransformer命名实体识别开源项目模型波斯语自然语言处理
ParsBERT是一个用于波斯语命名实体识别(NER)的开源模型。该模型基于BERT架构,在PEYMA数据集上训练,可识别7类命名实体。在PEYMA测试集上,ParsBERT实现了93.40%的F1分数,超越了此前的模型。研究者可通过Hugging Face Transformers库便捷地应用此模型进行波斯语NER任务。
awesome-persian-nlp-ir - 波斯语NLP和IR资源汇总
Github工具开源项目数据集模型波斯语NLP资源
这是一个awesome系列的波斯语NLP和IR资源汇总项目。该项目汇集了波斯语自然语言处理和信息检索领域的工具、数据集、模型、代码库以及相关论文和书籍。这些资源为研究人员和开发者提供了丰富的参考,推动了波斯语NLP和IR技术的发展。项目采用CC0许可证,欢迎社区贡献。
open-parse - 高效复杂文档解析和语义分析库
AI应用GithubMarkdown支持Open Parse开源项目文档解析语义处理
Open Parse是一个开源的文档解析库,专注于处理复杂文档结构。它采用视觉分析方法识别文档布局,实现精确分块。该工具支持Markdown语法,具备高精度表格解析能力,并允许用户自定义后处理步骤。Open Parse集成了语义处理功能,能够模拟人类的文档分割方式,为RAG系统和AI应用提供了强大的文档处理基础。
hazm - 波斯语自然语言处理的全能工具
GithubHazmNLP工具包使用指南开源项目波斯语处理特征
Hazm是一个Python库,用于处理波斯语文本的自然语言处理任务,功能包括文本标准化、分词、词形还原、词性标注和依存关系解析等。使用这些功能可以分析、处理和理解波斯语文本。Hazm还支持读取流行的波斯语语料库,并创建词和句子的嵌入向量。其易于安装和多种预训练模型的选择,大大简化了波斯语NLP任务。
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