Stanza: 斯坦福大学开发的多语言自然语言处理工具库

Stanza: 斯坦福大学开发的多语言自然语言处理工具库

Stanza是斯坦福大学自然语言处理小组开发的一个强大的Python NLP工具库,为多种人类语言提供了丰富的自然语言处理功能。作为斯坦福NLP小组的官方Python库,Stanza不仅支持60多种语言的各种NLP任务,还提供了从Python访问Java版Stanford CoreNLP软件的接口。

Stanza的主要特点

1. 多语言支持:支持60多种人类语言的NLP处理。

2. 全面的NLP功能:提供分词、句子分割、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等多种NLP任务。

3. 神经网络模型:采用最新的神经网络技术,性能优异。

4. 生物医学模型:新增了生物医学和临床英语模型包,可无缝处理生物医学文献和临床记录。

5. CoreNLP接口:提供了访问Java版Stanford CoreNLP的Python接口。

6. 易用性:安装简单,使用方便,有详细的文档说明。

安装和使用

Stanza支持Python 3.6及以上版本。推荐通过pip安装:

pip install stanza

使用示例:

import stanza
stanza.download('en')  # 下载英语模型
nlp = stanza.Pipeline('en')  # 创建英语处理pipeline
doc = nlp("Barack Obama was born in Hawaii. He was elected president in 2008.")
doc.sentences[0].print_dependencies()

这将输出第一个句子的依存句法分析结果。

最新进展

🔥 Stanza最近发布了一系列生物医学和临床英语模型包,可以无缝处理生物医学文献和临床记录文本的句法分析和命名实体识别(NER)任务。这为生物医学NLP研究提供了强大支持。

模型训练

Stanza的所有神经网络模块都支持使用自定义数据进行训练。分词器、多词token扩展器、词性/形态特征标注器、词形还原器和依存句法分析器需要CoNLL-U格式的数据,而NER模型则需要BIOES格式的数据。

开源协议

Stanza采用Apache License 2.0开源协议发布。

总结

作为斯坦福大学NLP小组开发的官方Python工具库,Stanza为自然语言处理研究和应用提供了一个功能强大、易用性高的平台。无论是学术研究还是工业应用,Stanza都是一个值得关注和使用的NLP工具。随着生物医学模型的加入,Stanza在医疗健康等专业领域的应用前景更加广阔。

如果您在NLP相关工作中使用了Stanza,欢迎引用其相关论文以支持Stanza的持续发展。Stanza项目也欢迎社区贡献,无论是bug修复还是新功能开发。让我们共同推动自然语言处理技术的进步!