StanfordNLP ist eine Python-Bibliothek für Natural Language Processing (NLP), die von der NLP Group an der Stanford University entwickelt wird. In dieser Bibliothek sind Werkzeuge zur maschinellen Analyse von natürlichen Sprachen enthalten. Momentan werden laut der Website des Projekts 53 Sprachen in 73 Treebanks unterstützt.

Die Bibliothek ist nativ in Python implementiert. Dies soll den Einrichtungsaufwand vor der Nutzung der Bibliothek reduzieren. StanfordNLP wurde, laut der Darstellung durch das Team, unter anderem aus Komponenten neuronaler Netze erstellt, die eine besonders hohe Genauigkeit besitzen. Dadurch sollen Nutzer von StanfordNLP Modelle mit ihren eigenen kommentierten Daten effizient trainieren und evaluieren können. Die entsprechenden Module wurden auf der Basis von PyTorch entwickelt. Ein weiterer Teil von StanfordNLP sind vortrainierte Modelle für die 53 unterstützten menschlichen Sprachen.

Die neuronale Pipeline in StanfordNLP

Eine neuronale Netzwerk Pipeline zur Textanalyse ist das Kernstück von StanfordNLP. Diese Pipeline ermöglicht beispielsweise die Lemmatisierung und die Tokenisierung des hineingegebenen Texts oder das Taggen morphologischer Features. Ursprünglich stammt sie aus dem CoNLL 2018 Shared Task Paket. Der in StanfordNLP enthaltene Code zur Lemmatisierung und Tokenisierung stellt eine überarbeitete Version des entsprechenden Codes aus CoNLL 2018 Shared Task dar.

StanfordNLP ist Open Source und wird unter Apache 2.0 Lizenz entwickelt. Weitere Informationen zu dieser Bibliothek stehen auf der Projekt-Webseite oder im entsprechenden GitHub-Repository zur Verfügung.