論文の概要: Stanza: A Python Natural Language Processing Toolkit for Many Human Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07082v2
• Date: Thu, 23 Apr 2020 04:22:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 03:13:36.086909
• Title: Stanza: A Python Natural Language Processing Toolkit for Many Human Languages
• Title（参考訳）: Stanza: 多くのヒューマン言語のためのPython自然言語処理ツールキット
• Authors: Peng Qi, Yuhao Zhang, Yuhui Zhang, Jason Bolton, Christopher D. Manning
• Abstract要約: 我々は,オープンソースのPython自然言語処理ツールキットであるStanzaを紹介した。 Stanzaは、トークン化、マルチワードトークン拡張、レムマティゼーション、パート・オブ・音声、形態的特徴タグ付けなど、テキスト分析のための言語に依存しない完全なニューラルネットワークを備えている。 我々は、Universal Dependencies Treebanksや他の多言語コーパスを含む、合計112のデータセットでStanzaをトレーニングしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.8226642800919
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Stanza, an open-source Python natural language processing toolkit supporting 66 human languages. Compared to existing widely used toolkits, Stanza features a language-agnostic fully neural pipeline for text analysis, including tokenization, multi-word token expansion, lemmatization, part-of-speech and morphological feature tagging, dependency parsing, and named entity recognition. We have trained Stanza on a total of 112 datasets, including the Universal Dependencies treebanks and other multilingual corpora, and show that the same neural architecture generalizes well and achieves competitive performance on all languages tested. Additionally, Stanza includes a native Python interface to the widely used Java Stanford CoreNLP software, which further extends its functionality to cover other tasks such as coreference resolution and relation extraction. Source code, documentation, and pretrained models for 66 languages are available at https://stanfordnlp.github.io/stanza.
• Abstract（参考訳）: 我々は66の言語をサポートするオープンソースのpython自然言語処理ツールキットであるstanzaを紹介する。 既存の広く使われているツールキットと比較して、Stanzaは、トークン化、マルチワードトークン拡張、補題化、音声と形態的特徴タグ付け、依存性解析、名前付きエンティティ認識を含む、テキスト分析のための言語に依存しない完全なニューラルネットワークを備えている。 我々は、Universal Dependencies Treebanksなどの多言語コーパスを含む合計112のデータセットでStanzaをトレーニングし、同じニューラルネットワークが十分に一般化し、テスト対象のすべての言語で競合性能を達成することを示す。 さらに、Stanzaは広く使われているJava Stanford CoreNLPソフトウェアにネイティブのPythonインターフェイスが含まれており、コア参照の解決や関係抽出といった他のタスクをカバーする機能をさらに拡張している。 66言語用のソースコード、ドキュメンテーション、事前訓練済みモデルはhttps://stanfordnlp.github.io/stanza.comで入手できる。

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