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

embetter - 提供简洁易用的文本和图像嵌入模型集成工具

Githubembetter嵌入开源项目机器学习自然语言处理计算机视觉

embetter是一个兼容scikit-learn的Python库，专注于文本和图像嵌入模型。该库集成了Sentence-Transformers、CLIP等多种预训练模型，便于在机器学习流程中使用。其简洁的设计支持批量处理和增量学习，适用于快速概念验证和批量标记。embetter能与bulk和scikit-partial等工具良好配合，为开发者提供灵活的嵌入解决方案。

knowledge_graph_maker - 自动化文本知识图谱生成工具

GRAGGithubNeo4jPython工具图数据库开源项目知识图谱

knowledge_graph_maker是一个基于Python的工具，可将文本转换为基于指定本体的知识图谱。该工具支持大规模文本处理，利用大型语言模型(LLM)提取实体和关系，并能与Neo4j数据库集成。它可用于分析概念重要性、发现知识社区，以及实现图检索增强生成(GRAG)，为文本分析和高级问答系统提供支持。

visualkeras - 直观展示Keras和TensorFlow神经网络架构的Python可视化库

GithubKerasPython包TensorFlowvisualkeras开源项目神经网络可视化

visualkeras是一个用于可视化Keras和TensorFlow神经网络架构的Python库。它支持分层和图形两种架构生成样式,适用于CNN和前馈网络等多种模型。该库提供灵活的样式定制选项,包括生成图例、自定义颜色映射和隐藏特定层。用户可以通过多种参数控制图层间距、缩放和维度显示。visualkeras为神经网络架构的可视化提供了简单而功能丰富的解决方案,适用于研究和教育等多种场景。

booknlp - 用于书籍和长文档的全面自然语言处理管道

Github事件标注实体识别开源项目指代消解文本分析自然语言处理

BookNLP是一个专门针对英文书籍和长文档的自然语言处理管道。它集成了多项功能,如词性标注、依存句法分析、实体识别、人物名称聚类、指代消解、引语说话人识别等。系统提供大小两种模型,可根据计算资源和精度需求灵活选择。BookNLP为文学文本分析和大规模文档处理提供了全面的语言学分析支持。

vectorflow - 高效、容错的开源码向量嵌入处理流程

API端点GithubVectorFlow向量嵌入开源开源项目高吞吐量

VectorFlow 提供高效、可靠的 API 端点，能够快速处理和存储大量原始数据的向量嵌入。支持多种文本格式（如 TXT、PDF、HTML、DOCX），推荐在生产环境中使用 Kubernetes 部署。用户可以通过 Python 客户端或 Docker-Compose 快速本地运行。项目当前为 MVP 版本，具备重试功能、集成 AWS S3 和自定义块校验 Webhook 等特性。访问官方文档或加入社区以了解更多信息及使用案例。

NLP-Tutorials - 从搜索引擎到预训练模型的全面教程

GithubNLP开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

NLP教程全面介绍多种自然语言处理模型，涉及搜索引擎技术、词汇及句子理解，并深入探讨seq2seq、Transformer、BERT和GPT等先进模型，包括实用的代码示例和理论分析。

clip-video-encode - 视频帧CLIP嵌入向量计算工具

CLIPGithubPython库嵌入计算开源项目视频编码

clip-video-encode是一个Python工具，用于计算视频帧的CLIP嵌入向量。它可处理本地MP4文件、YouTube链接或包含多个视频源的文本文件。工具提供帧采样、多进程处理和自定义CLIP模型等配置选项。clip-video-encode支持大规模数据集处理，曾用于压缩Kinetics700和WebVid等大型视频数据集。这个工具为视频分析和机器学习任务提供了预处理解决方案。

vec4ir - 基于词嵌入的开源信息检索框架

GithubVec4IR信息检索开源项目相似度计算评估框架词嵌入

Vec4IR是一个开源的信息检索框架,专注于实际应用场景。它原生支持词嵌入技术,与gensim无缝集成。框架提供内置评估功能,API设计参考sklearn,便于扩展新模型。核心组件包括匹配和相似度评分,还支持查询扩展等高级特性。Vec4IR适合研究人员评估检索模型,也可帮助数据科学家选择最佳方案。框架核心功能包括文档匹配和相似度评分。它还提供查询扩展、伪相关反馈等高级特性,可满足复杂的检索需求。Vec4IR采用模块化设计,便于研究人员快速实现和评估新的检索算法。对于数据科学家,该框架也是比较不同检索模型性能的理想工具。

HarvestText - 开源文本处理和分析工具，支持无监督方法和领域知识整合

GithubHarvestTextPython开源项目文本预处理无监督方法自然语言处理

HarvestText 是一个开源文本处理与分析工具，专注于无（弱）监督方法，能够整合领域知识，高效处理和分析特定领域文本。主要功能包括精细分词、文本清洗、实体链接、命名实体识别和依存句法分析等，并支持情感分析、关系网络构建、文本摘要及信息检索等高级应用。广泛应用于小说分析、网络文本及专业文献处理，具备高效灵活的特点。

pg_vectorize - Postgres数据库文本向量搜索与自动化扩展工具

GithubLLM应用Postgres扩展pg_vectorize嵌入转换开源项目文本向量搜索

pg_vectorize是一款针对Postgres数据库设计的扩展工具，实现了文本到向量的自动化转换和流行LLMs的连接。简化现有数据上的搜索操作只需两个函数，完美集成了OpenAI和Hugging Face Sentence-Transformers的自然语言处理技术，满足商业与开发的多样性需求。

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