在SpaCy上训练的丹麦管道，在丹麦的所有依存句法分析、命名实体识别和词性标注方面都达到了最先进性能
项目描述
DaCy：丹麦自然语言处理的高效且统一的框架
DaCy是一个使用SpaCy制作的丹麦自然语言预处理框架。其最大的管道在丹麦的命名实体识别、词性标注和依存句法分析方面都达到了最先进性能。您可以自由尝试演示。此存储库包含使用DaCy、重现结果和使用该软件包的指南。此外，它还包含对丹麦NLP管道偏差和鲁棒性的行为测试。
🔧 安装
pip install dacy
👩💻 使用方法
要使用模型，您首先需要下载小型、中型或大型模型。要查看所有可用的模型列表
import dacy
for model in dacy.models():
print(model)
# ...
# da_dacy_small_trf-0.2.0
# da_dacy_medium_trf-0.2.0
# da_dacy_large_trf-0.2.0
要下载和加载模型，只需执行
nlp = dacy.load("da_dacy_medium_trf-0.2.0")
# or equivalently (always loads the latest version)
nlp = dacy.load("medium")
要查看更多示例，请参阅文档。
📖 文档
| 文档 | |
|---|---|
| 📚 入门 | 关于如何使用DaCy及其功能的指南和说明。 |
| 🦾 性能 | DaCy的性能详细描述以及与类似丹麦模型的比较。 |
| 📰 新闻和变更日志 | 新增功能、更改和版本历史。 |
| 🎛 API参考 | DaCy API的详细参考。包括功能文档 |
| 🙋 常见问题解答 | 常见问题 |
💬 提问的地方
要报告问题或请求功能，请使用GitHub问题跟踪器。有关SpaCy的问题请参阅SpaCy GitHub或论坛。否则，请使用讨论论坛。
| 类型 | |
|---|---|
| 📚 常见问题解答 | 常见问题解答 |
| 🚨 错误报告 | GitHub问题跟踪器 |
| 🎁 功能请求和想法 | GitHub问题跟踪器 |
| 👩💻 使用问题 | GitHub讨论 |
| 🗯 一般讨论 | GitHub讨论 |
下载文件
下载您平台的文件。如果您不确定选择哪个，请了解更多关于安装包的信息。
源分发
dacy-2.7.7.tar.gz (4.2 MB 查看散列)
构建分发
dacy-2.7.7-py3-none-any.whl (54.7 kB 查看散列)