Natasha
Solves basic Russian NLP tasks, API for lower level Natasha projects
About
Natasha risolve compiti di NLP di base per la lingua russa: tokenizzazione, segmentazione delle frasi, embedding delle parole, tagging morfologico, lemmatizzazione, normalizzazione delle frasi, parsing sintattico, tagging NER, estrazione di fatti. La qualità di ogni compito è simile o migliore rispetto agli attuali SOTA per la lingua russa su articoli di notizie, vedi la sezione di valutazione. Natasha non è un progetto di ricerca, le tecnologie sottostanti sono costruite per la produzione. Prestiamo attenzione alla dimensione del modello, all'uso della RAM e alle prestazioni. I modelli girano su CPU e utilizzano Numpy per l'inferenza.
Open Source Health
- Stars
- 1,349
- Forks
- 120
- License
- MIT
- Last commit
- 6 months ago
Alternative a Natasha
Turbovecby Ryan CodraiUn indice vettoriale basato su TurboQuant, scritto in Rust con binding per Python.
NGTby NGT-labsRicerca del vicino più vicino con grafo di vicinato e albero per dati ad alta dimensione
Chromem Goby Philipp GilléDatabase vettoriale embeddabile per Go con interfaccia simile a Chroma e senza dipendenze di terze parti. In memoria con persistenza opzionale.- Vecsby SupabaseClient Python Postgres/pgvector
Keras-TextClassificationby MacropodusMacropodus擅长自然语言处理,深度学习与tensorflow,LLM,等方面的知识,Macropodus关注机器翻译,神经网络,知识图谱,语音识别,排序算法,推荐算法,tensorflow,语言模型,nlp,机器学习,人工智能,pytorch,自然语言处理,数据挖掘,分类领域.
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