CL & NLP Enthusiasts

کتابخانه‌ها و ابزارهای مهمی برای پردازش زبان فارسی وجود دارند که می‌توانند در تحلیل متون فارسی بسیار مفید باشند. در ادامه چند نمونه از این ابزارها را معرفی می‌کنم:

1. Hazm:
   یک کتابخانه جامع برای پردازش زبان فارسی که شامل ابزارهایی مانند توکن‌سازی، ریشه‌یابی، استمینگ (تجزیه کلمات به ریشه)، و تبدیل اعداد فارسی به انگلیسی است.

2. ParsBERT:
   مدل پیش‌ساخته BERT برای زبان فارسی که در وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند طبقه‌بندی متن، تحلیل احساسات و استخراج اطلاعات به کار می‌رود.

3. PersianNLP:
   مجموعه‌ای از ابزارها برای پردازش زبان فارسی که شامل توکن‌سازی، استمینگ، و برچسب‌گذاری بخش‌های مختلف کلام (POS tagging) است.

4. FarsiNLPTools:
   کتابخانه‌ای که ابزارهایی مانند برچسب‌گذاری بخش‌های کلام، تجزیه نحوی و تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) برای متون فارسی ارائه می‌دهد.

5. DeepPavlov (برای زبان فارسی):
   این کتابخانه معروف از مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق استفاده می‌کند و برای زبان فارسی نیز مدل‌های از پیش آموزش‌داده‌شده دارد.

6. Stanza:
   کتابخانه‌ای چندزبانه برای پردازش زبان طبیعی که مدل‌های از پیش آموزش‌داده‌شده برای زبان فارسی را شامل می‌شود و قابلیت‌هایی مانند برچسب‌گذاری بخش‌های کلام، تجزیه نحوی و تحلیل موجودیت‌های نام‌دار را ارائه می‌دهد.

این ابزارها می‌توانند به‌صورت کارآمدی در پروژه‌های مرتبط با پردازش زبان فارسی به کار گرفته شوند.

#هوش_مصنوعی
@ComputationalLinguisticsNLP
👀@NLPenthusaist

❤5👍2

www.tgoop.com/ComputationallinguisticsNLP/28

2.61K viewsOct 6, 2024 at 14:34

کتابخانه‌ها و ابزارهای مهمی برای پردازش زبان فارسی وجود دارند که می‌توانند در تحلیل متون فارسی بسیار مفید باشند. در ادامه چند نمونه از این ابزارها را معرفی می‌کنم:

1. Hazm:
   یک کتابخانه جامع برای پردازش زبان فارسی که شامل ابزارهایی مانند توکن‌سازی، ریشه‌یابی، استمینگ (تجزیه کلمات به ریشه)، و تبدیل اعداد فارسی به انگلیسی است.

2. ParsBERT:
   مدل پیش‌ساخته BERT برای زبان فارسی که در وظایف مختلف پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند طبقه‌بندی متن، تحلیل احساسات و استخراج اطلاعات به کار می‌رود.

3. PersianNLP:
   مجموعه‌ای از ابزارها برای پردازش زبان فارسی که شامل توکن‌سازی، استمینگ، و برچسب‌گذاری بخش‌های مختلف کلام (POS tagging) است.

4. FarsiNLPTools:
   کتابخانه‌ای که ابزارهایی مانند برچسب‌گذاری بخش‌های کلام، تجزیه نحوی و تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) برای متون فارسی ارائه می‌دهد.

5. DeepPavlov (برای زبان فارسی):
   این کتابخانه معروف از مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق استفاده می‌کند و برای زبان فارسی نیز مدل‌های از پیش آموزش‌داده‌شده دارد.

6. Stanza:
   کتابخانه‌ای چندزبانه برای پردازش زبان طبیعی که مدل‌های از پیش آموزش‌داده‌شده برای زبان فارسی را شامل می‌شود و قابلیت‌هایی مانند برچسب‌گذاری بخش‌های کلام، تجزیه نحوی و تحلیل موجودیت‌های نام‌دار را ارائه می‌دهد.

این ابزارها می‌توانند به‌صورت کارآمدی در پروژه‌های مرتبط با پردازش زبان فارسی به کار گرفته شوند.

#هوش_مصنوعی
@ComputationalLinguisticsNLP
👀@NLPenthusaist

BY CL & NLP Enthusiasts