Startseite Projekte nlpia
nlpia
HTML

nlpia

Beispiele und Bibliotheken für das Buch "Natural Language Processing in Action"

von totalgood · GitHub
Sterne
Forks
Lizenz
Erstellt
Letzter Commit
Kategorie
Sprache
aibookbotMITHTML
Auf GitHub ansehen
In einfachen Worten

Erforschen Sie Beispiele und Bibliotheken zum Erstellen von Anwendungen zur natürlichen Sprachverarbeitung aus dem Buch 'Natural Language Processing in Action'.

Betreuen Sie dieses Projekt?

Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.

Diese Seite beanspruchen →
nlpia — GitHub preview card
📈 Sternhistorie
634633
2026-07-202026-08-31
📈 nlpia verfolgen

Erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung beim nächsten Release oder wenn es durchstartet.

Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbar
E-Mail-Alerts erhalten →
📄 Über

Beispiele und Bibliotheken für das Buch "Natural Language Processing in Action"

nlpia hat 633 Sterne auf GitHub. Es wurde 258-mal geforkt. nlpia ist hauptsächlich in HTML geschrieben. Es wird seit 2016 aktiv entwickelt. nlpia ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: ai, book, bot, chatbot.

Frequently asked questions

Was ist nlpia?

Beispiele und Bibliotheken für das Buch "Natural Language Processing in Action"

Ist nlpia Open Source?

nlpia ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.

Ist nlpia kostenlos?

Ja. nlpia ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.

Unter welcher Lizenz steht nlpia?

nlpia ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.

In welcher Sprache ist nlpia geschrieben?

nlpia ist hauptsächlich in HTML geschrieben.

🏅 Wartender dieses Projekts?
olud.ai badge — nlpia

Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=totalgood-nlpia)](https://olud.ai/project/totalgood-nlpia.html)
Weitere Abzeichenoptionen →
🧬 Teilt DNA mit🧬 DNA-Karte ansehen →

Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.