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deepnlp项目是基于Tensorflow平台的一个python版本的NLP套装, 目的在于将Tensorflow深度学习平台上的模块，结合 最新的一些算法，提供NLP基础模块的支持，并支持其他更加复杂的任务的拓展，如生成式文摘等等。
NLP 套装模块
分词 Word Segmentation/Tokenization
词性标注 Part-of-speech (POS)
命名实体识别 Named-entity-recognition(NER)
依存句法分析 Dependency Parsing (Parse)
自动生成式文摘 Textsum (Seq2Seq-Attention)
关键句子抽取 Textrank
文本分类 Textcnn (WIP)
可调用 Web Restful API
计划中: 句法分析 Parsing
算法实现
分词: 线性链条件随机场 Linear Chain CRF, 基于CRF++包来实现
词性标注: 单向LSTM/ 双向BI-LSTM, 基于Tensorflow实现
命名实体识别: 单向LSTM/ 双向BI-LSTM/ LSTM-CRF 结合网络, 基于Tensorflow实现
依存句法分析: 基于arc-standard system的神经网络的parser
预训练模型
pip install deepnlp
分词模块
词性标注
命名实体识别
依存句法分析
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