Basic language processing/nl: Difference between revisions
(Created page with "[https://spacy.io/models/nl Nederlandse modellen]") |
(Created page with "== Stanza == Een Python NLP-pakket vele menselijke talen.") |
||
| Line 25: | Line 25: | ||
[https://spacy.io/models/nl Nederlandse modellen] | [https://spacy.io/models/nl Nederlandse modellen] | ||
== Stanza == | == Stanza == | ||
Een Python NLP-pakket vele menselijke talen. | |||
* [https://stanfordnlp.github.io/stanza/#stanza--a-python-nlp-package-for-many-human-languages Stanza github pagina's] | |||
* [https://stanfordnlp.github.io/stanza/#stanza--a-python-nlp-package-for-many-human-languages Stanza github | |||
<div lang="en" dir="ltr" class="mw-content-ltr"> | <div lang="en" dir="ltr" class="mw-content-ltr"> | ||
Revision as of 09:20, 3 April 2024
Onder eenvoudige taalverwerking verstaan we gedeelte-van-spraak tagging, lemmatisering, named entity recognition, chunking en gelijksoortige taken die individuele woorden labelen.
Frog
Frog is een voor het Nederlands ontwikkelde integratie van op geheugen gebaseerde natuurlijke taalverwerkingsmodules (NLP). De huidige versie van Frog zal woordtokens in Nederlandse tekstbestanden tokeniseren, taggen, lemmatiseren, en morfologisch segmenteren. Daarnaast zal Frog een afhankelijksdiagram toevoegen aan elke zin, de basis zinsdeelchunks identificeren en het zal pogen om alle named entities te vinden en te labelen.
DeepFrog
DeepFrog richt zich erop om een (gedeeltelijke) opvolger te zijn van het Nederlandse NLP-project Frog. Waar de verscheidene NLP-modules in Frog nog waren gebouwd op k-NN classificatoren, bouwt DeepFrog op diepe leertechnieken en kan het een verscheidenheid aan neurale transformatoren gebruiken.
Het systeem is nog niet officieel vrijgegeven.
LeTs
LeTs is een pre-processor die kan worden gebruikt voor het Nederlands, Duits, Engels en Frans.
Spacy
Stanza
Een Python NLP-pakket vele menselijke talen.
Adelheid Tagger-Lemmatizer: A Distributed Lemmatizer for Historical Dutch
With this web-application an end user can have historical Dutch texts tokenized, lemmatized and part-of-speech tagged, using the most appropriate resources (such as lexica) for the text in question. For each specific text, the user can select the best resources from those available in CLARIN, wherever they might reside, and where necessary supplemented by own lexica.
- CLAPOP page
- No working version found