CoreNLP 项目是Stanford开发的一套开源的NLP系统。包括tokenize, pos , parse 等功能，与SpaCy类似。SpaCy号称是目前最快的NLP系统， 并且提供现成的python接口，但不足之处就是目前还不支持中文处理， CoreNLP则包含了中文模型，可以直接用于处理中文， 但CoreNLP使用Java开发，python调用稍微麻烦一点。
前几天看了大快的举办的大数据论坛峰会的现场直播，惊喜的是hanlp2.0版本发布。Hanlp2.0版本将会支持任意多的语种，感觉还是挺好的！不过更多关于hanlp2.0的信息，可能还需要过一段时间才能看到，只能等一下了！下面分享一篇大神的文章，是关于在ubuntu下使用pycharm调用hanlp的实验。
(深入浅出Stanford NLP 基础篇) 本文主要介绍Stanford NLP工具的基本使用方法。
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的一个分支，使计算机能够像人类一样理解书面或口头语言。 在这个 AI 革命时代，NLP 具有多样化的应用。 在本教程中，我们将探讨 Java 中不同的 NLP 库，以及如何使用 Apache OpenNLP 和 Stanford CoreNLP 实现一些 NLP 任务。
中科院汉语分词系统是一个非常好用的分词工具，和结巴分词类似，但是比结巴分词功能更加强大，而且更加个性化。
Hanlp作为一款重要的分词工具，本月初的时候看到大快搜索发布了hanlp的1.7版本，新增了文本聚类、流水线分词等功能。关于hanlp1.7版本的新功能，后面有使用的到时候在给大家分享。本篇分享一个在python里调用hanlp分词包的过程文章，供需要的朋友参考学习交流！以下为文章内容：
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！视频和课件等资料的获取方式见文末。
AI 科技评论按，近日，斯坦福大学发布了一款用于 NLP 的 Python 官方库，这个库可以适用于多种语言，其地址是：
本篇分享的依然是关于hanlp的分词使用，文章内容分享自 gladosAI 的博客，本篇文章中提出了一个问题，hanlp分词影响了实验判断结果。为何会如此，不妨一起学习一下 gladosAI 的这篇文章。
作者：TurboNLP，腾讯 TEG 后台工程师 导语 NLP 任务（序列标注、分类、句子关系判断、生成式）训练时，通常使用机器学习框架 Pytorch 或 Tensorflow，在其之上定义模型以及自定义模型的数据预处理，这种方式很难做到模型沉淀、复用和共享，而对于模型上线同样也面临：上线难、延迟高、成本高等问题，TEG-AI 平台部-搜索业务中心从 2019 年底开始，前期经过大量调研，在 AllenNLP 基础上自研了推理及训练一体化工具 TurboNLP， 涵盖了训练框架 TurboNLP-
pyhanlp的github：https://github.com/hankcs/pyhanlp
hanlp拥有：中文分词、命名实体识别、摘要关键字、依存句法分析、简繁拼音转换、智能推荐。
l HanLP不仅支持基础的汉字转拼音，还支持声母、韵母、音调、音标和输入法首字母首声母功能。
(深入浅出Stanford NLP 深入篇) 本文介绍与Stanford CoreNLP源码相关的内容。
StanfordNLP 结合了斯坦福团队参加 CoNLL 2018 Shared Task on Universal Dependency Parsing 使用的软件包，和 Stanford CoreNLP 软件的官方 Python 接口。StanfordNLP 不仅提供 CoreNLP 的功能，还包含一系列工具，可将文本字符串转换为句子和单词列表，生成单词的基本形式、词性和形态特征，以及适用于 70 余种语言中的句法结构。
pyhanlp是python版封装的的HanLP，项目地址：https://github.com/hankcs/pyhanlp
Pyhanlp分词与词性标注的相关内容记得此前是有分享过的。可能时间太久记不太清楚了。以下文章是分享自“baiziyu”所写（小部分内容有修改），供大家学习参考之用。
注意，这里我并没有在pod template中配置container，因为官方说明中每个PodTemplate都有一个默认的container（叫jnlp）。建两个PodTemplate方便比较剖析。
Hanlp在离线环境下的安装我是没有尝试过的，分享SunJW_2017的这篇文章就是关于如何在离线环境下安装hanlp的。我们可以一起来学习一下！
StanfordNLP是一个软件包组合，包括斯坦福团队在CoNLL 2018 的通用依存解析(Universal Dependency Parsing)共享任务上使用的软件包，以及斯坦福CoreNLP软件的官方Python接口。
近年来随着大数据、深度学习等技术的快速发展，加之与自然语言处理技术密切结合，语言智能获得了持续的续发展和突破，并越来越多地应用于各个行业。百度在自然语言处理技术方面，已有了十几年的技术累积和前瞻探索，并且不断将核心技术高效落地产业实践。
SnowNLP是一个Python库，用于处理中文文本的情感分析、文本分类和关键词提取等自然语言处理任务。它基于概率模型和机器学习算法，具有简单易用的接口和丰富的功能。
注意，下面的路径是我个人下载文件的路径，详细参见https://github.com/Lynten/stanford-corenlp
环境搭建比FNLP的简单，具体参考：https://github.com/hankcs/HanLP
自然语言处理(NLP)的重点是使计算机能够理解和处理人类语言。计算机擅长处理结构化数据，如电子表格；然而，我们写或说的很多信息都是非结构化的。
选自GitHub 机器之心编译 参与：李泽南、黄小天 AllenNLP 可以让你轻松地设计和评估几乎所有 NLP 问题上最新的深度学习模型，并同基础设施一起让这些模型自由运行在云端和你的笔记本电脑上。 链接：http://allennlp.org (http://allennlp.org/) GitHub：https://github.com/allenai/allennlp Allen NLP 是一个基于 Apache 2.0 的 NLP 研究库，构建于 PyTorch 之上，可为开发者提供语言任务中的各
HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。在Python中一种是直接调用hanlp的接口pyhanlp.还有就是导入其基于Java的原始配置文件。
在医疗领域，自然语言处理（NLP）技术正以前所未有的方式改变着医学研究、诊断和患者管理。本文将深入研究NLP在医疗领域的前沿技术和应用，覆盖医学文本分析、疾病预测、患者记录管理等方面。通过详细的示例和实践代码，我们将探讨NLP如何在医疗实践中发挥关键作用，为医学界提供更智能、高效的解决方案。
【导读】 HugNLP是面向众多主流NLP任务的一站式训练框架。当前，HugNLP支持大量经典预训练模型架构、下游任务和常见数据集，并融合了较为新颖的Prompt Learning技术辅助模型调优。HugNLP团队还基于此框架开发并开源了统一的信息提取产品：HugIE及其模型。此外，在大模型训练异常火爆的今天，基于HugNLP框架，还推出了能够支持类ChatGPT模型进行训练和部署的产品HugChat。
PyTorch-NLP，简称 torchnlp，是一个神经网络层、文本处理模块和数据集库，旨在加速自然语言处理的研究。
话接上篇NLP的学习坑 自然语言处理(NLP)——简介 ，使用HanLP进行分词标注处词性。
积极的？ 消极的？ 中性的？ 使用斯坦福 CoreNLP 组件以及几行代码便可对句子进行分析。
Hanlp作为一款重要的中文分词工具，在GitHub的用户量已经非常之高，应该可以看得出来大家对于hanlp这款分词工具还是很认可的。本篇继续分享一篇关于hanlp的使用实例即Python调用hanlp进行中文实体识别。
支持中文分词（N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体识别（中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析（MaxEnt依存句法分析、CRF依存句法分析）
今天的教程里，我就手把手带你在 Python 上使用 StanfordNLP，进行自然语言处理实战。
【新智元导读】这份全球自然语言处理市场报告从类型、技术、终端用户、应用和地域五个方面全方位分析了NLP市场的机会，并对2020年之前NLP的应用发展进行了预测。 作为人工智能的一个组成部分，自然语言处理（NLP）的研究对象是计算机和人类语言的交互，其任务是理解人类语言并将其转换为机器语言。在目前的商业场景中，NLP技术用于分析源自邮件、音频、文件、网页、论坛、社交媒体中的大量数据。市场前景巨大。 NLP应用的最大挑战来自识别人类带有不同模式、语调、发音的语音，并将其转换为可编程语言，其意义在于可与人类实现最
HanLP 是基于 Java开发的 NLP工具包，由一系列模型与算法组成，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。而且 HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点，因此十分好上手，本文就结合 Spring Boot来将 HanLP用起来！
·插件开发完成时，最新版本已经为 6.5.2 了，所以个人只对典型的版本进行了测试；
近些年来，深度学习已经成为处理NLP各种任务的主要方法。由于用图（graph）来表征文本可以更好的获取文本的结构信息，且随着火热的图神经网络的兴起，各种各样的NLP问题开始用图结构的形式来表示和学习。因此，为大量的NLP任务开发新的图深度学习技术就成为了一个必要的需求。
在Anconda环境下使用pip install pynlpir安装的Pynlpir
HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。
中文分词中有众多分词工具，如结巴、hanlp、盘古分词器、庖丁解牛分词等；其中庖丁解牛分词仅仅支持java，分词是HanLP最基础的功能，HanLP实现了许多种分词算法，每个分词器都支持特定的配置。接下来我将介绍如何配置Hanlp来开启自然语言处理之旅，每个工具包都是一个非常强大的算法集合，所以小编以后将花一些时间去看看里面源码如何。
5.startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=C:\hanlp\hanlp-1.3.2.jar;C:\hanlp", "-Xms1g", "-Xmx1g") # 启动JVM，Linux需替换分号;为冒号:
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几天前，英特尔宣布推出开源库NLP Architect——这是一个用于自然语言处理（NLP）的库，帮助开发人员为聊天机器人和虚拟助手等会话应用提供所必需的功能，比如名称实体识别，意图提取和语义分析等，帮助智能体从对话中理解人类的行动。
(观众批驳：nlp有大量缺乏自动评价指标的问题，尤其在生成类nlp问题上十分严重，很多问题只能靠人工评估，甚至靠人工都很难做到无偏和信服的评价结论，比如开放域闲聊问题，以及各种可控文本生成问题。)
本文分享自 6丁一的猫 的博客，主要是python调用hanlp进行命名实体识别的方法介绍。以下为分享的全文。
继续中文分词在线PK之旅，上文《五款中文分词工具在线PK: Jieba, SnowNLP, PkuSeg, THULAC, HanLP》我们选择了5个中文分词开源工具，这次再追加3个，分别是FoolNLTK、哈工大LTP(pyltp, ltp的python封装）、斯坦福大学的CoreNLP（stanfordcorenlp is a Python wrapper for Stanford CoreNLP），现在可以在AINLP公众号测试一下：中文分词 我爱自然语言处理
---- 新智元报道 编辑：Britta 【新智元导读】在过去几年中，自然语言处理 (NLP) 的知名度不断提高，我们查看了超过 25,000 个与 NLP 相关的工作描述，这里是您在 NLP 职业中应该了解的最重要的技能、框架、编程语言和云服务。 老板们正在寻找特定的技能组合、专业知识和工作流程，而这些技能与平台无关。 下图显示了20种需求技能，包括NLP基础知识和更广泛的数据科学专业知识。 自然语言处理基础（NLP） 如图表所示，老板最看重的NLP技能是NLP基础知识。与去年相比，雇主对具有
AI 科技评论按：在自然语言处理（NLP）领域工作的学者（学生）可能无人不知 ACL、EMNLP 这样的 NLP 顶会，但国内发起的这个 NLP 国际会议尽管已经举办六届，可能还没有引起所有人的注意。 近期中国计算机学会（CCF）举办的第六届国际自然语言处理及中文计算会议（NLPCC 2017）在大连成功举办。作为国内 NLP 领域首个面向国际的学术大会，NLPCC 无论从会议的形式、参会的人数（500+）、还是报告的质量（录取率21%），都展现出了一副朝气蓬勃的气象，欲有引领中国 NLP 走向国际之势。
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