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。

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介绍相关项目

Introduction-NLP - 《自然语言处理入门》详细解析

GithubHanLP命名实体识别开源项目文本分类机器学习自然语言处理

本项目详细解析《自然语言处理入门》，涵盖中文分词、词性标注、命名实体识别等NLP核心技术，为初学者及爱好者提供清晰的学习路径和实用的笔记。

PyKoSpacing - PyKoSpacing：Python包实现高精度韩文文本自动分词

GithubPyKoSpacing准确率开源项目文本预处理深度学习自动分词

PyKoSpacing利用深度学习模型，提供高精度的韩文文本自动分词，适用于在线短信和社交媒体文本。通过大规模语料库训练，PyKoSpacing在多种语料测试中展现了高准确率，支持多种安装方式及灵活的参数设置，以优化不同场景的分词效果。

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。

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。

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。

ClinicalNER - 多语言临床命名实体识别模型提取医疗文本中的药物和用药信息

GithubHuggingfaceMedNERFXLM-R临床命名实体识别医疗文本分析多语言模型开源项目模型

ClinicalNER是一个基于XLM-R Base的多语言临床命名实体识别模型，通过英语n2c2数据集微调。该模型能从医疗文本中提取药物、剂量、频率、持续时间、用量和剂型等实体信息。在法语评估测试集MedNERF上，ClinicalNER展现了优异的零样本跨语言迁移能力，micro-F1分数达0.804。支持英、法、德、西、意等多种语言，ClinicalNER为临床文本分析提供了实用的工具。

nagisa - 日本语分词和词性标注的简单易用工具

GithubNagisaPython开源项目日语分词神经网络词性标注

Nagisa是一个用于日语分词和词性标注的Python模块，基于递归神经网络，提供字符级和单词级的分词模型及标签词典的词性标注模型。工具设计简单易用，支持多种Python版本，兼容Linux、macOS和Windows系统。通过pip命令即可安装，项目详细文档和资源链接可在官方页面找到。

medpy - 医学图像处理的Python库和工具集

GithubMedPyPython库医学图像处理开源软件开源项目数据分析

MedPy是一个开源的医学图像处理Python库，专注于高维图像处理。它提供丰富的功能和脚本集合，支持PyPI和Conda-Forge安装。MedPy具有完善的文档和教程，适用于Python 3及以上版本。该项目在GitHub上维护，为医学图像处理研究和应用提供了有力支持。MedPy支持医学图像的分割、配准、滤波等多种处理任务，广泛应用于放射学、神经影像学等医学领域。

nlu - 强大而简洁的自然语言处理Python库

GithubNLUPython库Spark NLP开源项目自然语言处理预训练模型

NLU是一款功能丰富的Python库，整合了1000多个预训练模型，支持100多种语言的文本挖掘任务。该库将复杂的NLP任务简化为单行代码操作，大大提高了文本分析的效率。NLU兼容多种数据格式，包括Pandas、Spark和Modin等数据框架，以及numpy数组和字符串列表。从词嵌入到情感分析、命名实体识别，NLU提供了全面的NLP功能，是自然语言处理领域的重要工具。

nlp - NLP基础知识与应用案例介绍

GithubNLPfasttext开源书籍开源项目机器学习自然语言处理

介绍自然语言处理（NLP）的基础知识和实际应用，包括常用数据集、机器学习模型评价方法、词袋模型、TFIDF、Word2Vec、Doc2Vec等技术，以及多层感知机、fasttext和LDA在文档分类和主题建模中的应用。还展示了对美食评语的情感分析，说明了NLP在文本理解与安全领域的重要性。此外，还介绍了一本开源NLP入门书籍的写作和更新过程，适合想深入了解NLP技术的读者。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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