GRAAL-Research/deepparse

何を解決するか

Deepparseは、多国籍の住所を解析する難しさを解決するように設計されています。このライブラリは、異なる国やフォーマットにおける通り名、市区町村、郵便番号などの特定の要素を識別することで、未構造化の住所文字列を構造化データに変換します。

動作方法

このライブラリは、深層学習とSeq2Seqモデルを使用して住所要素のタグを予測します。FastTextおよびBPEmb埋め込みに基づく事前学習済みモデルを提供しており、オプションでアテンション機構を活用して精度を向上させます。ユーザーはPython API、コマンドラインインターフェース、またはDockerでデプロイ可能なFastAPI REST APIを通じてライブラリを利用できます。

対象ユーザー

国際的な住所データを大量に処理する必要がある開発者やデータサイエンティスト、住所の検証を自動化したい人、構造化された場所情報が必要なアプリケーションを開発したい人向けです。

特徴

• 多国籍対応: 20か国で事前学習済みで、さらに41か国のゼロショット対応が可能。
• 柔軟なデプロイ: Pythonライブラリ、CLIツール、またはDocker化されたFastAPIサービスとして利用可能。
• カスタマイズ可能: 新しいデータでモデルの再学習、カスタム予測タグの追加、または新しいSeq2Seq構成の完全から学習が可能。
• 高い精度: 清潔なデータだけでなく不完全なデータでも高い精度を達成。アテンション機構によりさらにパフォーマンスが向上。