scispacy

科学文献处理的定制spaCy管道与模型

安装方式 Python 3.6 Github 开源项目 scispaCy spaCy 安装

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。

文档

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。

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。

scibert_scivocab_cased - 科学文献领域的预训练语言模型

GithubHuggingfaceSciBERT开源项目模型科学文本语料库语言模型预训练模型

SciBERT是一款用于科学文本的预训练语言模型，基于Semantic Scholar的114万篇论文和31亿个标记进行训练。其专有的scivocab词汇表利于更好地匹配训练语料，支持cased和uncased模型版本，适合科学文献分析。

spacy-models - spaCy自然语言处理模型下载与安装指南

GithubNLPspaCy依赖安装开源项目模型

此页面详细介绍了spaCy模型的下载、安装和使用方法。内容涵盖模型命名规范、版本管理以及旧版本支持。提供用于文本处理的多种模型，包括标签、解析、命名实体识别和句子分割。本页面还确保模型具备快速部署与透明管理的特性。

scibert_scivocab_uncased - 为科学文本优化的预训练BERT语言模型

GithubHuggingfaceSciBERT开源项目模型科学文本自然语言处理语言模型预训练模型

SciBERT是一个专门针对科学文本的预训练语言模型。该模型基于114万篇科学论文全文训练，包含31亿个标记。SciBERT采用自定义科学词汇表，提供大小写敏感和不敏感两种版本。这个模型在科学文本处理任务中表现优异，是科研工作者的有力工具。研究人员可根据具体需求选择合适的模型版本，从而提高科学文本相关的自然语言处理任务效果。

spacy-stanza - 多语言自然语言处理工具，结合SpaCy和Stanza的强大功能

GithubStanzaspaCy处理管线开源项目模型自然语言处理

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。

scibert_scivocab_uncased-finetuned-ner - 采用SciBERT微调的药物和不良反应识别模型

GithubHuggingfaceSciBERT不良反应医学命名实体识别开源项目模型药物

此模型基于SciBERT进行微调，专门用于识别药物名称和其不良反应，能够有效分类输入文本中的药物和不良反应实体，提升医学文本的信息提取效率。通过简单设置NER流水线，该模型可快速部署并用于自动化识别，主要应用于处理与药物和不良反应相关的自然语言处理任务，是处理ade_corpus_v2数据集的有效工具。

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。

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。

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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