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KeyphraseVectorizers

基于词性标注的文本关键短语提取库

KeyphraseVectorizers是一个Python库,用于从文本文档中提取关键短语。该工具基于词性标注模式提取语法准确的关键短语,无需指定n-gram范围。它可生成文档-关键短语矩阵,支持多语言,并允许自定义词性模式。KeyphraseVectorizers可与BERT和主题建模等技术结合,是一个实用的自然语言处理工具。

wiktextract - 高效提取Wiktionary数据的开源Python工具
GithubJSONPythonWiktextractWiktionary开源项目数据提取
Wiktextract是一款开源Python工具,专门从英语Wiktionary数据中提取多语言词典信息。通过展开模板和Lua宏,它能准确提取释义、词形和发音等数据。Wiktextract可提取词条、词性、变形、翻译、发音和用法等多方面信息,支持命令行使用或作为Python库集成。这一工具为自然语言处理、机器翻译等领域提供了丰富的词典资源。
flair - 一个易用的最先进自然语言处理和文本嵌入框架,支持多语言模型应用
FlairGithubPyTorch开源项目情感分析文本嵌入自然语言处理
Flair 是一个强大的自然语言处理库,支持命名实体识别、情感分析、词性标注等多种功能,并且支持多种语言。通过简易接口,用户可以轻松使用和整合多种词和文档嵌入,基于 PyTorch 框架进行模型训练和实验。Flair 还对生物医学文本有特殊支持,并提供最新的命名实体识别模型,性能媲美甚至超过当前最优结果。用户可以在 Hugging Face 平台上访问并试用这些模型。
yake - 无监督自动关键词提取的轻量级工具
GithubYAKE关键词提取多语言支持开源项目无监督学习自然语言处理
YAKE是一款轻量级的无监督自动关键词提取工具,基于单个文档的文本统计特征选择关键词。它无需训练数据集、词典或外部语料库,适用于不同规模、语言和领域的文本。在多个数据集上,YAKE相比其他无监督方法和监督方法都表现出优势。除Python包外,YAKE还提供在线演示、API和移动应用等使用方式。
semchunk - 快速准确的文本语义分块Python库
GithubPython库semchunk开源项目文本分块自然语言处理语义分析
semchunk是一个高效的Python文本分块库,能将文本分割成语义连贯的片段。与同类库相比,它在语义准确性和处理速度方面都有显著提升。该库采用先进的分块算法,兼容多种分词器和token计数工具,可处理单条或批量文本,并支持多进程加速。semchunk适用于大规模文本处理和各类自然语言分析任务。
embeddings - 高效加载和查询预训练词向量的Python库
FastTextGithubGloVe开源项目机器学习自然语言处理词嵌入
Embeddings是一个面向自然语言处理和机器学习的轻量级Python库,专注于高效处理预训练词向量。该库采用数据库后端技术,实现了快速加载和查询嵌入向量的功能,无需加载大型文件。Embeddings支持GloVe、FastText和字符级嵌入等多种嵌入类型,并提供了组合使用的能力。此外,项目还提供预装常用嵌入向量的Docker镜像,有助于简化部署和使用流程。
wikipedia2vec - 高效获取维基百科词语和实体嵌入的开源工具
GithubPyPIWikipedia2Vec实体嵌入开源项目自然语言处理词嵌入
Wikipedia2Vec是一款由Studio Ousia开发和维护的工具,用于从维基百科中获取词语和实体的嵌入表示。通过简单命令和现成的维基百科数据,能够同步学习词语和实体嵌入,并将相似词语和实体映射到连续的向量空间中。该工具实现了传统的skip-gram模型,并扩展了实体嵌入功能,支持多语言的预训练嵌入下载,可应用于实体链接、命名实体识别、问题回答和文本分类等多种任务。详细信息及使用文档可在官方网站获取。
nli-distilroberta-base-v2 - sentence-transformers模型实现句子向量化和语义分析
GithubHuggingfaceRoBERTasentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索
nli-distilroberta-base-v2是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型,将文本映射到768维向量空间。该模型适用于聚类、语义搜索等任务,使用简单且效果出色。它支持通过几行代码生成句子嵌入,为自然语言处理提供了有力工具。
rust-tokenizers - Rust实现的高性能自然语言处理分词器
Githubrust-tokenizers分词器开源项目性能优化自然语言处理语言模型
rust-tokenizers是一个为现代自然语言处理模型设计的分词器库。该项目支持WordPiece、BPE和Unigram等分词算法,适用于BERT、GPT、RoBERTa等Transformer架构。库提供单线程和多线程处理,并具有Python接口,可用于各类NLP项目的文本预处理。
vocab-coverage - 中文语言模型识字率与词向量分布分析
BERTERNIEGithub中文认知开源项目词向量语言模型
该项目分析了多种语言模型的中文识字率与词向量分布情况,通过字符集分类和词向量空间分布的研究,了解模型在处理中文字符时的认知能力。涵盖了BERT、ERNIE、roBERTa等模型的对比,以及不同字符集的识字判定,为后续的模型评估和改进提供了参考。
semantic-chunkers - 智能多模态分块库 提高AI数据处理效率和准确性
AI数据处理GithubSemantic Chunkers多模态分块开源项目智能分块视频处理
Semantic Chunkers是一个开源的多模态分块库,专注于对文本、视频和音频进行智能分块。通过语义分析,这个Python库提高了AI和数据处理的效率与准确性。它提供视频分块等功能,并得到活跃社区的支持和持续更新。对于处理大量多媒体数据的AI开发者和研究人员而言,Semantic Chunkers提供了强大的数据处理能力。
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