斯坦福自然语言处理组的stanza系统，中英文模型包，包含en、zh_hans文件夹及resouces.json

Trankit：用于多语言自然语言处理的基于轻型变压器的Python工具包 Trankit是用于多语言自然语言处理（NLP）的轻型基于Transformer的Python工具包。 它为基本NLP任务提供了可训练的管道，并为提供了90个可预训练管道。 Trankit在超过许多任务中，在许多任务中均优于当前最新的多语言工具箱Stanza（StanfordNLP） ，同时仍在内存使用和速度方面保持高效，使其可用于一般用户。 特别是对于英语， Trankit在句子切分（ + 7.22％ ）和依存关

spaCy + Stanza（以前称为StanfordNLP） 该软件包包装了 （以前称为StanfordNLP）库，因此您可以将Stanford的模型用作管道。 斯坦福（Stanford）模型在CoNLL 2017和2018共享任务中实现了最高的准确性，该任务涉及58种语言的标记化，词性标记，形态分析，词形化和标记依赖项解析。 从v1.0开始，Stanza还支持选定语言的命名实体识别。 :warning: 该软件包的先前版本可以通过 。 使用此包装器，您将能够使用由预训练的stanza

Stanza：适用于多种人类语言的Python NLP库 斯坦福大学NLP集团的官方Python NLP库。 它支持在60多种语言上运行各种准确的自然语言处理工具，以及从Python访问Java Stanford CoreNLP软件的支持。 有关详细信息，请访问我们的。 :fire: 现在提供了新的生物医学和临床英语模型包集合，为生物医学文献文本和临床笔记中的句法分析和命名实体识别（NER）提供了无缝的经验。 有关更多信息，请查看我们的。 参考文献 如果您在研究中使用此库，请引用我们的：