这是名为 Stanza 的 Windows 应用程序，其最新版本可以作为 MultipledefaultmodelsandacombinedENNERmodel.zip 下载。 它可以在免费的工作站托管提供商 OnWorks 中在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行这个名为 Stanza 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从本网站启动任何 OS OnWorks 在线模拟器，但更好的 Windows 在线模拟器。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Windows 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序并安装。
- 7. 从您的 Linux 发行版软件存储库下载 Wine。 安装后，您可以双击该应用程序以使用 Wine 运行它们。 您还可以尝试 PlayOnLinux，这是 Wine 上的一个花哨界面，可帮助您安装流行的 Windows 程序和游戏。
Wine 是一种在 Linux 上运行 Windows 软件的方法，但不需要 Windows。 Wine 是一个开源的 Windows 兼容层，可以直接在任何 Linux 桌面上运行 Windows 程序。 本质上，Wine 试图从头开始重新实现足够多的 Windows，以便它可以运行所有这些 Windows 应用程序，而实际上不需要 Windows。
SCREENSHOTS
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商品描述
Stanza 是用于对许多人类语言进行语言分析的准确而有效的工具的集合。 从原始文本到句法分析和实体识别，Stanza 为您选择的语言带来了最先进的 NLP 模型。 Stanza 是一个 Python 自然语言分析包。 它包含可在管道中使用的工具，将包含人类语言文本的字符串转换为句子和单词的列表，生成这些单词的基本形式、词性和形态特征，以提供句法结构依赖解析, 并识别命名实体。 该工具包旨在使用通用依赖关系形式在 70 多种语言之间并行。 Stanza 使用高度准确的神经网络组件构建，还可以使用您自己的带注释的数据进行有效的训练和评估。
特征
- 这些模块建立在 PyTorch 库之上
- Stanza 包含一个到 CoreNLP Java 包的 Python 接口，并从那里继承了附加功能
- 选区解析、共指解析和语言模式匹配
- 本地 Python 实现需要最少的设置
- 用于强大文本分析的完整神经网络管道，包括标记化、多词标记 (MWT) 扩展
- 支持 66 种（人类）语言的预训练神经模型
程式语言
蟒蛇
分类目录
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/stanza.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便从我们的免费操作系统之一以最简单的方式在线运行。
