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一个基于Python的尼泊尔语自然语言处理库
使用卷积循环神经网络 (CRNN) 直接识别手写文字图像，无需预先进行分词或分字。训练过程采用 CTC 损失函数。
基于卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）和残差网络（ResNet）的尼泊尔语自动语音识别——IEEE（ICICT - 2022）
一个能够将尼泊尔语语音转换成文字，并能对文字进行摘要的系统
尼泊尔语命名实体识别
使用DistilBERT模型对尼泊尔语的9个新闻组数据集进行序列分类，准确率达到95.475%。
本项目的目标是根据图像预测尼泊尔语的标题。
NepaliKit是一个Python库，用于处理尼泊尔语的自然语言处理（NLP）任务。它具有分词（基于规则和SentencePiece）、文本预处理、停用词管理和句子分割功能。非常适合处理尼泊尔语文本数据的开发者和研究人员。
基于TF-IDF文本表示的摘录式文本摘要器（示例）
Finding Analogy in Nepali language using a pretrained word embedding (Word2Vec) model of Nepali language.
自然语言处理任务：词嵌入、情感分类、概率语言模型和从零开始训练的神经语言模型
该系统目前处于原型阶段，语音转文字功能的词错率约为 0.4。
基于深度学习的尼泊尔手写文字图像分类
