natasha

Natasha 解决了针对俄语的基本 NLP 任务: 词汇标记、句子分割、词嵌入、形态标记、词形归一化、短语正则化、句法分析、NER 标记和事实提取。每个任务的质量都与当前针对新闻文章的俄语 SOTA 相似或更好，请参阅评估部分。Natasha 不是一个研究项目，其底层技术是为生产环境构建的。我们重视模型大小、RAM 使用量和性能。模型在 CPU 上运行，使用 Numpy 进行推理。

• Razdel — 俄语的词汇和句子分割工具 * Navec — 紧凑的俄语嵌入模型 * Slovnet — 适用于俄语 NLP 的现代深度学习技术，紧凑的俄语语法、句法和 NER 模型 * Yargy — 类似于 Tomita 解析器的基于规则的事实提取工具 * Ipymarkup — 用于 NER 和句法标记的 NLP 可视化

⚠ API 可能会发生变化,对于现实世界的任务,请考虑使用 Natasha 项目中的低级库。> 优化用于新闻文章的模型,其他领域的质量可能较低。> 要使用旧的 NamesExtractor 和 AddressExtactor, 请降级 `pip install natasha>> from natasha import ( Segmenter, MorphVocab, NewsEmbedding, NewsMorphTagger, NewsSyntaxParser, NewsNERTagger, PER, NamesExtractor, Doc ) >>> segmenter = Segmenter() >>> morph_vocab = MorphVocab() >>> emb = NewsEmbedding() >>> morph_tagger = NewsMorphTagger(emb) >>> syntax_parser = NewsSyntaxParser(emb) >>> ner_tagger = NewsNERTagger(emb) >>> names_extractor = NamesExtractor(morph_vocab)

以色列驻乌克兰大使约埃尔·利昂承认，得知利沃夫地区当局决定将 2019 年定为俄罗斯禁止的乌克兰民族主义者组织（乌克兰民族主义者组织）领导人斯捷潘·班德拉年的决定时，他感到震惊。他在 Twitter 上发表了这一声明：“我无法理解，如何通过赞扬那些直接参与了可怕的反犹太主义罪行的人，来帮助打击反犹太主义和仇外心理。乌克兰不应忘记对乌克兰犹太人的罪行，也绝不能通过对他们表示敬意来纪念这些罪行。