Kazakh Morphology and POS
Collection
Models and annotated data for morphology, segmentation and POS tagging. Модели и разметка для морфологии, сегментации и частеречной разметки. • 16 items • Updated
You need to agree to share your contact information to access this model
This repository is publicly accessible, but you have to accept the conditions to access its files and content.
Бұл репозиторийге қолжетімділік өтінім бойынша беріледі. Өзіңіз туралы және деректерді қалай қолданатыңыз туралы жазыңыз — өтінімді TilQazyna командасы қарайды. · Доступ к репозиторию выдаётся по заявке. Расскажите о себе и о том, как собираетесь использовать данные — заявку рассматривает команда TilQazyna. · Access to this repository is granted on request. Tell us who you are and how you plan to use the material; the TilQazyna team reviews each application.
Log in or Sign Up to review the conditions and access this model content.
kazakh-morpho-qazcorpora
Қазақ тіліне арналған морфологиялық талдау жүйесі · Система морфологического анализа казахского языка · Kazakh morphological analysis system
Қазақша
kazakh-morpho-qazcorpora — қазақ сөздерін бірнеше құрамдас арқылы морфологиялық талдайтын ансамбль жүйе. Код, модель салмақтары және API қосымшасы бар репозиторий көлемі — 140.2 МБ.
Жүйе құрамы
Жүйе BERT token classifier мен Stanza NER көмегімен POS/NER белгілерін қояды. Таңба деңгейіндегі BiLSTM түбір мен жұрнақтарды бөледі, TF-IDF және joblib классификаторлары семантикалық ішкі санаттарды анықтайды. Сөзжасам мен грамматикалық қосымшаларды ережелер өңдейді.
| Бума | Мазмұны |
|---|---|
qazcorpora/ |
Инференс коды мен модель салмақтары |
cor/ |
FastAPI қосымшасы және талдау endpoint-і |
Іске қосу
import subprocess
from huggingface_hub import snapshot_download
repo_dir = snapshot_download("TilQazyna/kazakh-morpho-qazcorpora")
subprocess.run(["python", "app.py"], cwd=f"{repo_dir}/cor", check=True)
Қосымша іске қосылғаннан кейін сөйлем GET /analysis/?sentence=Мен мектепке бардым сұрауы арқылы талданады.
Қолжетімділік
Репозиторий карточкасы мен файл атаулары ашық. Код пен салмақтарды жүктеу үшін «Request access» формасын жіберу керек; өтінімді TilQazyna командасы қарайды.
Байланысты репозиторийлер
Оқыту деректері: kazakh-morpho-1200-sentences және kazakh-morpho-corpus. Байланысты модель: kazakh-morpho-pipeline.
Русский
kazakh-morpho-qazcorpora — ансамблевая система, которая разбирает морфологию казахских слов с помощью нескольких компонентов. Репозиторий с кодом, весами и API-приложением занимает 140.2 МБ.
Устройство системы
BERT token classifier и Stanza NER размечают POS/NER. Посимвольная BiLSTM отделяет корень от суффиксов, а классификаторы TF-IDF и joblib определяют семантические подкатегории. Словообразование и грамматические окончания обрабатывают правила.
| Каталог | Содержимое |
|---|---|
qazcorpora/ |
Код инференса и веса моделей |
cor/ |
Приложение FastAPI и endpoint анализа |
Как запустить
import subprocess
from huggingface_hub import snapshot_download
repo_dir = snapshot_download("TilQazyna/kazakh-morpho-qazcorpora")
subprocess.run(["python", "app.py"], cwd=f"{repo_dir}/cor", check=True)
После запуска приложение принимает предложение запросом GET /analysis/?sentence=Мен мектепке бардым.
Доступ
Карточка репозитория и имена файлов открыты для просмотра. Код и веса скачиваются после одобрения формы «Request access» командой TilQazyna.
Связанные репозитории
Данные для обучения: kazakh-morpho-1200-sentences и kazakh-morpho-corpus. Связанная модель: kazakh-morpho-pipeline.
English
kazakh-morpho-qazcorpora is an ensemble system that analyzes Kazakh word morphology through several specialized components. The repository contains code, weights, and an API application and occupies 140.2 MB.
System components
A BERT token classifier and Stanza NER provide POS/NER tags. A character-level BiLSTM separates roots and suffixes, while TF-IDF and joblib classifiers assign semantic subcategories. Rule-based components handle word formation and grammatical suffix labels.
| Directory | Contents |
|---|---|
qazcorpora/ |
Inference code and model weights |
cor/ |
FastAPI application and analysis endpoint |
Running the API
import subprocess
from huggingface_hub import snapshot_download
repo_dir = snapshot_download("TilQazyna/kazakh-morpho-qazcorpora")
subprocess.run(["python", "app.py"], cwd=f"{repo_dir}/cor", check=True)
Once running, the application analyzes a sentence through GET /analysis/?sentence=Мен мектепке бардым.
Access
The repository card and filenames are publicly visible. Code and weight downloads require approval of the “Request access” form by the TilQazyna team.
Related repositories
Training data: kazakh-morpho-1200-sentences and kazakh-morpho-corpus. Related model: kazakh-morpho-pipeline.
Лицензия · License: apache-2.0 · TilQazyna