Apache OpenNLP

Apache OpenNLP; software
	Logo
Genere	Elaborazione del linguaggio naturale
Sviluppatore	Apache Software Foundation
Data prima versione	19 Luglio 2004; 20 anni fa
Ultima versione	2.5.4 (16 aprile 2025)
Sistema operativo
Linguaggio	Java
Licenza	licenza Apache 2.0; (licenza libera)
Sito web	opennlp.apache.org
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Apache OpenNLP è un toolkit che sfrutta l'apprendimento automatico per l'elaborazione dei testi in linguaggio naturale. Supporta i compiti più comuni in ambito NLP, come il rilevamento della lingua, la tokenizzazione, la sentence segmentazione, l'etichettatura delle parti del discorso, la named entity extraction, il chunking, il parsing e la coreference resolution. Questo genere di compiti sono solitamente necessari per sviluppare servizi di elaborazione testuale più avanzati.

La libreria è scritta in Java e può essere facilmente integrata in progetti Java o in progetti che utilizzano la Java Virtual Machine (JVM).^[1]

Dettagli

Identificazione della lingua: il “LanguageDetector” richiede un modello addestrato. OpenNLP stesso offre il modello completamente addestrato langdetect-183.bin come download. Questo è in grado di identificare 103 lingue.^[2]
Riconoscimento delle frasi: il “SentenceDetector” riconosce se un punto fermo segna la fine di una frase o se ha un significato diverso. Anche in questo caso è necessaria la specifica di un modello addestrato. OpenNLP fornisce modelli per varie lingue, ad esempio opennlp-it-ud-vit-sentence-1.2-2.5.0.bin per il riconoscimento delle frasi nei testi italiani.^[3]
Tokenizzazione: il tokenizer divide una stringa di caratteri in token. I token sono solitamente parole, segni di punteggiatura, numeri, ecc.
Etichettatura part-of-speech: OpenNLP dispone di una selezione di modelli pre-addestrati per 32 lingue (tedesco, inglese, spagnolo, portoghese, danese, ecc.). Questi modelli possono essere utilizzati per etichettare automaticamente un corpus di testo in una di queste lingue.^[4]
Estrazione di entità denominate: Il “TokenNameFinder” può riconoscere le entità denominate e i numeri nel testo. Per riconoscere le entità è necessario un modello. Il modello dipende dalla lingua e dal tipo di entità per cui è stato addestrato. Il progetto OpenNLP offre una gamma di modelli pre-addestrati che sono stati addestrati su vari corpora liberamente disponibili. Possono essere scaricati dalla pagina di download dei modelli.