Stanza — это набор точных и эффективных инструментов для лингвистического анализа многих человеческих языков. Начиная с необработанного текста и заканчивая синтаксическим анализом и распознаванием сущностей, Stanza переносит самые современные модели НЛП на языки по вашему выбору. Stanza — это пакет анализа естественного языка Python.
Он содержит инструменты, которые можно использовать в конвейере для преобразования строки, содержащей текст на человеческом языке, в списки предложений и слов, для создания базовых форм этих слов, их частей речевые и морфологические особенности, чтобы дать синтаксическую структуру для синтаксического анализа и распознать именованные объекты. Инструментарий разработан таким образом, чтобы быть параллельным между более чем 70 языками, используя формализм универсальных зависимостей. Stanza построена с использованием высокоточных компонентов нейронной сети, которые также обеспечивают эффективное обучение и оценку с использованием ваших собственных аннотированных данных.
A Bible Verse To KNOW YOUR VALUE IN CHRIST! — OUR DAILY BREAD — Psalm 139:13-14 #shorts
Особенности
- Модули построены поверх библиотеки PyTorch
- Stanza включает в себя интерфейс Python для пакета CoreNLP Java и наследует оттуда дополнительные функциональные возможности
- Синтаксический анализ избирательных округов, разрешение кореференции и сопоставление лингвистических шаблонов
- Собственная реализация Python, требующая минимальных усилий для настройки
- Полный конвейер нейронных сетей для надежной текстовой аналитики, включая токенизацию, расширение многословного токена (MWT)
- Предварительно обученные нейронные модели, поддерживающие 66 (человеческих) языков
Разделы
- Дом и образование
- Библиотека
Метки
- syntactic
- license plate recognition using java
- tamil text to speech
- hebrew text to speech
- text parsing
- category
- arabic named entity recognition
Дата регистрации проекта
Лицензия
Apache License V2.0
Языки разработки
Скриншоты
Похожие проекты
TinySprite
Простой в использовании редактор спрайтов MSX, который запускается непосредственно в вашем браузере.
Для этого не требуется Java, и он также работает на 100% в автономном режиме!
Поддерживает наложение спрайтов MSX2.
sourceror — The jamascript compiler.
Этот проект направлен на создание простого в использовании компилятора Jamascript, использующего графический движок третьей стороны и расширенную функциональность.
Azul Papiro
Редактор текстовых мультиплатформенных документов с предрасположенностью к переносному тексту на java. Soporta Asociación de archivos, Drag n’ Drop и acciones ilimitadas para deshacer. PD: Проект для обеспечения безопасности в каскаде. (solamente educativo).
The Most Peaceful Bible Verse EVER!
OpenPunch
Электронная система пробивания и хронометража для спортивного ориентирования.
grue
«grue» — это irc-бот, разработанный на perl для Linux, который позволяет группе людей играть в игру Infocom / Z Machine.
Open Spacestation
The Festa Philosophy
Философия Festa представляет собой комбинацию архитектуры JEE5, языка, специфичного для конкретной предметной области, на основе UML и генератора кода. С Festa качество и производительность разработки веб-приложений на Java значительно улучшатся.
Glest Asset Manager
Glest Asset Manager — это проект по созданию программы управления модами для Glest и усовершенствованного движка Glest.
deva
Deva — это бесплатный проект с открытым исходным кодом для проверки всех этапов поведения драйвера для ядра Linux и создания превосходных отчетов как в картинках, так и в литературных композициях. С другой стороны, полные правила модульного тестирования можно легко разработать и настроить.
Knwl.js Библиотека .js для синтаксического анализа текста для получения конкретной информации
Knwl.js это библиотека Javascript, которая анализирует текст на наличие дат, времени, номеров телефонов, электронных писем, мест и многого другого. Плагины синтаксического анализатора — это то, что делает Knwl.js отметьте галочкой и дайте ему новые возможности синтаксического анализа. Многие из них уже доступны в разделе ./default_plugins для ряда задач.
Если вы заинтересованы в разработке плагинов для Knwl.js , ./plugin_development.md это отличное место для начала. Вы можете дополнительно указать язык в первом параметре. Это помогает плагинам идентифицировать и лучше соответствовать конкретным языки. Упакованная версия Knwl.js для браузера с плагинами по умолчанию доступен в каталоге ./dist.
Что удивительного в новой версии Knwl.js заключается в том, что это значительно упрощает создание плагинов для тех, кто немного разбирается в JS. Эти плагины предлагают новые возможности синтаксического анализа для Knwl.js которые в противном случае не существовали бы.
dv2sub
Набор инструментов и скриптов, предназначенный для преобразования видеофайлов dv в другие форматы (dvd, xvid и т.д.) без потери информации о дате и времени записи. Новые инструменты и скрипты для взаимодействия с существующими приложениями (kino, dvdauthor, ffmpeg и т.д.)
RenderDoc RenderDoc — это автономный инструмент отладки графики
RenderDoc — это бесплатный автономный графический отладчик, лицензированный MIT, который позволяет быстро и легко захватывать один кадр и проводить детальный анализ любого приложения, использующего Vulkan, D3D11, OpenGL https://webfile.ru/project/stanza/» target=»_blank»]webfile.ru[/mask_link]
Stanza и решение задач NER
Stanza построена на основе библиотеки глубокого обучения PyTorch. Так же проект включает предварительно обученные модели, соответствующие 66 естественным языкам (английский, испанский, русский и т.д.)
690 просмотров
Для решения задачи для текста на русском языке можно в коде программы применить метод download(‘ru’), который загрузит указанную языковую модель.
import stanza stanza.download(‘ru’)
Далее инициируем нейронный конвейер (Pipeline) с указанием языка (‘ru’)
nlp = stanza.Pipeline(‘ru’)
Теперь решим задачу извлечения ФИО клиента, а также локации, указанной в тексте первого предложения сообщения. Для этого передаём на конвейер текст, после чего он возвращает обработанный документ. Документ в свою очередь состоит из предложений (sentences), в которых можно выбрать сущности (entities). У каждой выделенной сущности будет ряд свойств — text, type (в нашем случае это значения PER и LOC), start_char (позиция первого символа текста сущности в исходном тексте), end_char (позиция последнего символа в исходном тексте).
import stanza nlp = stanza.Pipeline(‘ru’) txt = ‘Иван Иванович Иванов из г. Иваново оставил положительный отзыв. Офис продаж на пер. Кузнечный 123’ doc = nlp(txt) for ent in doc.sentences[0].entities: if (ent.type in (‘PER’, ‘LOC’)): print (ent.text,’ ‘,ent.type)
Результат будет следующим:
Иван Иванович Иванов PER Иваново LOC
Попробуем выделить сущности из англоязычного текста — предложения, содержащего информацию об авиарейсе. Для этого применим метод download(‘en’), который загрузит модель для английского языка.
import stanza stanza.download(‘en’) nlp = stanza.Pipeline(‘en’) txt = ‘flight Moscow London January 1, 2020.’ doc = nlp(txt) for sent in doc.sentences: for ent in sent.entities: print (ent.text,’ ‘,ent.type)
Результат будет следующим:
Moscow GPE London GPE January 1, 2020 DATE
В результате мы видим две сущности с типами GPE – Moscow и London, а также сущность с типом DATE, соответствующая дате.
Stanza – это набор мощных и инструментов, выделяющийся простотой в освоении. Наиболее яркой особенностью является так же широкая мультиязычность, что делает предпочтительным использование данного инструмента в проектах, где необходимо автоматизировать анализ текстов на разных языках.
Источник: vc.ru
Как читать книги в Stanza
Stanza — строфа, часть поэмы — бесплатная программа для чтения книг, доступная в официальном магазине приложений iTunes, обладающая достаточно широкой функциональностью. К несомненным плюсам относятся поддержка русского языка и множественность настроек.
Статьи по теме:
- Как читать книги в Stanza
- Как закачать книгу на iPhone
- Как закачать книги на ipad или iphone
Инструкция
Загрузите и установите бесплатное приложение для чтения книг Stanza из магазина приложений iTunes на мобильное устройство.
Воспользуйтесь встроенной библиотекой книг на русском языке для чтения классической литературы. Для этого достаточно указать желаемую книгу в списке «Русский каталог» и нажать кнопку «Загрузить» в нижней панели инструментов окна приложения.
Перейдите на вкладку «Общие» и выберите кнопку «Изменить» в правом верхнем углу окна программы для добавления необходимых библиотек.
Нажмите появившуюся кнопку «Добавить источник» и введите значение имени выбранной библиотеки в поле «Название» открывшейся диалоговой страницы «Изменить репозиторий».
Укажите электронный адрес выбранной библиотеки в поле URL и нажмите кнопку «Сохранить» для выполнения команды.
Подтвердите применение выбранных изменений нажатием кнопки «Готово» и выберите подлежащую скачиванию книгу в установленной библиотеке.
Загрузите и установите на компьютер приложение Stanza Desktop для использования альтернативного способа добавления книг в библиотеку.
Откройте установленный клиент Stanza на компьютере и примените флажки на полях Enable Sharing и Allow Anonymous Sharing в меню «Сервис» верхней панели инструментов окна программы.
Откройте требуемую книгу в программе Stanza Desktop и установите интернет-соединение на обоих устройствах с помощью протокола Wi-Fi.
Перейдите на вкладку «Общие» на мобильном устройстве и найдите открытую на компьютере книгу.
Нажмите зеленую кнопку со стрелкой в поле желаемой книги и выполните нажатие кнопки «Загрузить» в открывшемся диалоговом окошке.
Подключите мобильное устройство к компьютеру с помощью соединительного шнура USB и откройте программу iTunes для использования еще одного способа добавления книг в библиотеку.
Перейдите на вкладку «Программы» окна мобильного устройства в приложении iTunes и укажите программу Stanza в разделе «Общие файлы».
Выберите предназначенные для добавления в библиотеку файлы в списке окна приложения iTunes и подтвердите добавление выбранных книг в окне «Импорт» мобильной программы Stanza.
Источник: www.kakprosto.ru