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把文字切分成词语，并标注每个词的词性（例如名词、动词）；识别出人名、地名、机构名等命名实体；分析句子中词语之间的语法关系；分析句子的结构成分；分析句子中词语之间的语义关系；标注句子中每个成分的语义角色（例如施事者、受事者）；解决代词指代不明确的问题；转换文本的写作风格；计算文本间的语义相似度；发现新的词语；提取关键词和短语；自动生成文本摘要；对文本进行分类和聚类；进行中文简繁体转换；以及其他自然语言处理技术。
Python语言的工业级自然语言处理（NLP）
这是一个用于追踪自然语言处理 (NLP) 领域进展的资源库，包含数据集以及最常见 NLP 任务的当前最新技术水平。
简单的自然语言处理
CoreNLP：一个基于Java的NLP核心工具套件，包含分词、句子分割、命名实体识别、句法分析、共指消解、情感分析等功能。
斯坦福大学NLP（自然语言处理）的Python库，支持多种人类语言的词法分析、句子分割、命名实体识别和句法分析。
一个用于深度学习端到端对话系统和聊天机器人的开源库。
基于私有服务器，使用BiLSTM-CRF模型并微调Google BERT的TensorFlow命名实体识别(NER)任务解决方案
农业知识图谱（AgriKG）可以帮助我们更好地检索农业信息，识别农业领域的关键词和实体，提取这些实体之间的关系，最终实现智能问答和辅助农业决策。
用于信息检索、文本分类、命名实体识别、问答、语言建模、语言生成、T5 模型、多模态和对话式 AI 的 Transformer 模型
【EMNLP 2022】知识图谱抽取与构建的开放工具包
最先进的自然语言处理
百度自然语言处理技术（NLP）包含：分词（将句子拆分成单个词语）、词性标注（识别每个词语的词性，例如名词、动词等）、命名实体识别（识别文本中的人名、地名、组织机构名等）、关键词提取（识别句子或文本中最重要的词语）
用于从文本中提取语义信息的 Python 库 Snips
支持广播和延迟计算的C++张量
Minkowski Engine是一个用于高维稀疏张量的自动微分神经网络库。
用于文本分析的工具，包含文本清理、新词识别、情感分析、实体识别与链接、关键词提取、知识提取和句法分析等功能，并支持无监督或弱监督学习方法。
免费在线课程：使用spaCy进行高级自然语言处理
Kashgari是一个基于tf.keras构建的、可用于生产环境的NLP迁移学习框架，用于文本标注和文本分类，包含Word2Vec、BERT和GPT2语言嵌入模型。
一个用于中文命名实体识别的简单双向长短期记忆网络-条件随机场模型 (TensorFlow)
