cleanNLP：用于自然语言处理的整洁数据模型

提供一组快速工具，用于将文本语料库转换为一组规范化的表。用户可以使用“udpipe”后端没有外部依赖项，或者Python后端带有“spaCy”<https://spacy.io网址>.公开的注释任务包括标记化、词性标记、命名实体识别和依赖解析。

版本：	3.1.0
取决于：	R（≥3.5.0）
进口：	矩阵(≥ 1.2),udpipe（udpipe）,网状的,斯特林吉，统计信息，方法
建议：	针织物(≥ 1.15),市场营销(≥ 1.4),测试那个(≥ 1.0.1),覆盖（covr）(≥ 2.2.2)
出版：	2024-05-20
内政部：	10.32614/CRAN.包装清洁NLP
作者：	泰勒·B·阿诺德[aut，cre]
维护人员：	泰勒·B·阿诺德（Taylor B.Arnold）
错误报告：	https://github.com/statsmaths/cleanNLP/issues
许可证：	LGPL-2型
网址：	https://statsmaths.github.io/cleanNLP（https://statsmaths.github.io/cleanNLP）/
需要编译：	不
系统要求：	Python（>=3.7.0）
引用：	cleanNLP引文信息
材料：	新闻
CRAN检查：	清除NLP结果

文件：

参考手册：	cleanNLP.pdf
渐晕图：	探索国情咨文：cleanNLP案例研究 使用维基百科数据创建文本可视化

下载内容：

包源：	清洁NLP_3.1.0.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：清洁NLP_3.1.0.zip，r版本：清洁NLP_3.1.0.zip，r-oldrel：清洁NLP_3.1.0.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：清除NLP_3.1.0.tgz，r-oldrel（arm64）：清除NLP_3.1.0.tgz，r-版本（x86_64）：清洁NLP_3.1.0.tgz，r-oldrel（x86_64）：清除NLP_3.1.0.tgz
旧来源：	清除NLP存档

反向依赖关系：

反向增强：

自然语言处理

链接：

请使用规范形式https://CRAN.R-project.org/package=cleanNLP链接到此页面。