The Classical Language Toolkit: An NLP Framework for Pre-Modern Languages
The Classical Language Toolkit: An NLP Framework for Pre-Modern Languages
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古典语言工具包：前现代语言的 NLP 框架
DOI：
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
William Mattingly
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Kyle P. Johnson;P. Burns;John Stewart;Todd Cook;Clément Besnier;William Mattingly
本文宣布经典语言工具包（CLTK）的1.0版本，这是一个用于前现代语言的NLP框架。绝大多数的NLP，包括它的算法和软件，都是基于现存语言的特定假设而创建的，因此忽略了大部分非口语的历史语言的某些重要特征。此外，研究前现代语言的学者往往与研究现存语言的学者有不同的目标。为了填补这一空白，CLTK采用了几个领先的NLP框架的思想来创建一种新颖的软件体系结构，以满足前现代语言及其研究人员的独特需求。它的核心是一个模块化的处理管道，它平衡了算法多样性与预配置默认值的竞争需求。CLTK目前为近20种语言提供管道，包括模型。
This paper announces version 1.0 of the Classical Language Toolkit (CLTK), an NLP framework for pre-modern languages. The vast majority of NLP, its algorithms and software, is created with assumptions particular to living languages, thus neglecting certain important characteristics of largely non-spoken historical languages. Further, scholars of pre-modern languages often have different goals than those of living-language researchers. To fill this void, the CLTK adapts ideas from several leading NLP frameworks to create a novel software architecture that satisfies the unique needs of pre-modern languages and their researchers. Its centerpiece is a modular processing pipeline that balances the competing demands of algorithmic diversity with pre-configured defaults. The CLTK currently provides pipelines, including models, for almost 20 languages.
科普特自然语言处理流程
DOI：
10.18653/v1/w16-2119
发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
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作者：
Zeldes;Caroline T. Schroeder
通讯作者：
Caroline T. Schroeder