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KeyphraseVectorizers

基于词性标注的文本关键短语提取库

KeyphraseVectorizers文本向量化关键短语提取文档矩阵自然语言处理Github开源项目

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。

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介绍相关项目
deepl-python - DeepL Python库 多功能的机器翻译接口
APIDeepLGithubPython库开源项目机器翻译语言翻译
DeepL Python Library是一个功能丰富的Python接口，用于访问DeepL的机器翻译服务。该库支持文本和文档翻译、自定义术语表和多语言处理。适用于Python 3.6及以上版本，安装简便，API调用直观。开发者可借助此库轻松集成DeepL的翻译功能，实现多样化的语言处理应用。
ExtractThinker - 使用 LLM 从文件和文档中提取数据的库
ExtractThinkerGithubLLMs开源项目数据提取文档处理智能文档
ExtractThinker提供智能文件数据提取，支持Tesseract OCR、Azure Form Recognizer和AWS TextExtract等多种文档加载器。适用于异步处理、多种格式和ORM风格操作的模块化架构，并与LangChain生态系统兼容。专注于智能文档处理，大幅提升数据提取准确率，适用于发票、驾照等多场景。
KBIR - 关键词边界填充模型，支持多样化自然语言处理任务
GithubHuggingfaceKBIR关键短语提取开源项目文本表示模型自然语言处理领域适应
KBIR模型采用新预训练方法进行关键词边界填充，提升关键任务表现。基于RoBERTa架构，使其广泛适用于命名实体识别、问答等自然语言处理任务，可利用预训练嵌入在多种AutoModel环境中灵活应用。
awesome-transformer-nlp - 精选Transformer和迁移学习在自然语言处理的资源
BERTChatGPTGPTGithubNLPTransformer开源项目
该资源库汇集了关于自然语言处理 (NLP) 的顶级深度学习资料，重点包括生成预训练Transformer（GPT）、双向编码器表示（BERT）、注意力机制、Transformer架构、ChatGPT及其在NLP中的迁移学习应用。包含大量研究论文、文章、教程及工具，为研究人员和开发人员提供最新的Transformer技术与应用。此系列资源帮助了解和掌握最新的NLP模型及实现方法，提高自然语言处理任务的性能与效率。
Synonyms - 中文近义词自然语言处理工具包
GithubSynonyms中文近义词分词开源项目相似度计算自然语言处理
Synonyms是一个开源的中文近义词工具包,用于自然语言处理任务。它支持文本对齐、相似度计算、语义偏移和关键词提取等功能。该工具包基于大规模词向量模型,覆盖43万余词汇,适用于聊天机器人、问答系统、推荐系统等场景。Synonyms提供词语和句子相似度计算API,可用于多种NLP应用。
retvec - 多语言文本向量化的高效解决方案
GithubRETVecTensorFlow多语言对抗性弹性开源项目文本向量化
RETVec是一种创新的文本向量化工具，为高效处理多语言文本而开发。它具有内置的抗干扰能力，可应对各种字符级修改。该工具支持超过100种语言，无需额外的词汇表。RETVec作为一个轻量级组件，可无缝集成到TensorFlow模型中。它同时提供TensorFlow Lite和JavaScript版本，适用于移动设备和网页应用。RETVec在提升模型稳定性的同时，保证了计算效率，是文本处理任务的理想选择。
question_extractor - 自动从文本数据中提取问答对的开源项目
GithubOpenAI APIQuestion Extractor大语言模型开源项目文档处理问答对生成
question_extractor是一个开源项目，能够自动从文本数据中提取问答对。它利用ChatGPT处理大量文档，快速生成可用于训练语言模型的数据集。该项目支持并行处理，可以有效处理长文本，适用于各种文档类型。对于需要构建专业领域问答数据集的研究人员和开发者，question_extractor提供了一个高效、自动化的解决方案。
ernie - 简化BERT模型的文本分类与预测工具
BERTErnieGithub句子分类开源项目模型微调预测
Ernie是一个基于BERT的Python库，为文本分类和预测任务提供简洁接口。它支持多种预训练模型，允许微调和自定义。Ernie具备灵活的文本分割和结果聚合策略，能够处理长文本，并提供模型保存、加载和自动保存功能。这个工具适用于情感分析、文本分类等多种自然语言处理任务，为NLP研究和开发提供了便捷的解决方案。
nltk - 开源Python工具包促进自然语言处理研究
GithubNLTKNLTK文档Python模块开源开源项目自然语言处理
NLTK是一个用于自然语言处理的开源Python工具包，包含模块、数据集和教程。适用于Python 3.8到3.12版本。访问nltk.org获取文档和贡献指南，支持开发。NLTK代码采用Apache 2.0许可，文档采用Creative Commons许可，语料库可用于非商业用途。
How-to-use-Transformers - 介绍Transformers库的自然语言处理应用教程
BERTGithubHugging FacePython库Transformers开源项目自然语言处理
该项目提供了由Hugging Face开发的Transformers库的快速入门教程，支持加载大部分预训练语言模型。教程涵盖自然语言处理背景知识、Transformers基础和实战案例，包括pipelines、模型与分词器使用、微调预训练模型及序列标注任务等。示例代码展示了句子对分类、命名实体识别、文本摘要等任务的实现，适合机器学习和NLP开发者参考。
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