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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

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。

AwesomeNLP - 从基础到前沿的NLP实战教程与学习资源
GithubNLP信息抽取大模型开源项目知识图谱自然语言处理
这个开源项目提供了全面的NLP学习资源,涵盖文本分类、信息抽取、知识图谱、机器翻译等多个领域的理论和实战教程。项目为NLP初学者设计了详细的学习路径,同时也包含了大模型应用等前沿内容。资源丰富且实用,适合希望深入学习自然语言处理的人员参考。
sentiment-analysis - 多种中文情感分析方法及实现途径
GithubSentiment Analysis开源项目情感分析文本分类深度学习自然语言处理
该页面介绍了中文情感分析的三种类型:基于情感词典、传统机器学习和深度学习的方法,并展示了四种实现方式:词典法、Bayes法、ALBERT与TextCNN结合及其emoji扩展。适合自然语言处理和文本分类爱好者深入了解情感分析的实现手段。
HyperTS - 全面的时间序列分析工具包 支持多任务和多模式分析
GithubHyperTS开源项目异常检测时间序列分析自动机器学习预测
HyperTS是一款全面的时间序列分析工具包,集成了统计模型、深度学习和神经架构搜索。它支持预测、分类、回归和异常检测等多种任务,适用于复杂的时间序列分析场景。该工具包提供多变量和协变量支持,概率区间预测,以及丰富的预处理、评估指标和搜索策略。HyperTS简单易用,为时间序列分析提供了端到端的自动化解决方案。
MiNLP - 迈向智能文本解析的先进中文自然语言处理平台
GithubMiNLP中文分词开源开源项目结构化解析自然语言处理
小米自然语言处理平台(MiNLP)涵盖词法、句法和语义分析模块,已在公司业务中广泛应用。MiNLP-Tokenizer中文分词工具自2020年11月开源以来不断优化。2021年计划开源词性标注和命名实体识别工具,并逐步开源句法和语义分析工具,致力于打造功能领先的NLP平台。duckling-fork-chinese专注于中文结构化解析,广泛应用于小爱生产环境,尤其在数字和时间解析方面表现出色。
TextDescriptives - 使用spaCy组件进行多维度文本分析
APIGithubPython库TextDescriptivesspaCy开源项目文本指标
TextDescriptives是一个基于Python的库,通过spaCy v.3管道组件和扩展计算多种文本指标。包括详细文档和Jupyter notebook教程,方便用户上手和使用功能。最新2.0版本引入全新API和组件,支持无代码提取指标的web应用。用户可设置不同参数快速提取文本指标,并将结果导出为Pandas DataFrame或字典。适合文本分析入门者,也为高级用户提供深度定制的选项。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型,适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括: - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外,还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用,支持模型间的快速切换与无缝整合。
HyperTag - 语义搜索和标签系统集成的智能文件管理工具
CLI工具GithubHyperTag开源项目文件组织标签系统语义搜索
HyperTag整合了灵活的标签系统和先进的语义搜索功能,为文件管理提供创新解决方案。这款工具可无缝应用于现有文件结构,支持包括PDF在内的文本文档和图像的智能搜索。通过命令行界面和实验性网页应用,HyperTag旨在优化文件组织和检索流程,显著提升信息访问效率。其核心设计理念是缩短思考到文件获取的时间,为用户带来更智能、高效的文件管理体验。
repeat - 开源自然语言处理库
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理库,提供了多种预训练模型和工具。该库支持文本分类、命名实体识别和机器翻译等任务,具有良好的文档支持和定期更新特性。研究人员和开发者可以使用Transformers构建和部署NLP应用。
Binoculars - 无需训练的AI文本检测工具
AI生成文本检测BinocularsGithub开源项目语言模型零样本领域无关
Binoculars是一款无需训练数据的AI文本检测工具,利用语言模型预训练数据集重叠原理识别生成内容。提供Python接口和在线演示,支持零样本检测,目前主要适用于英语文本。该项目为AI文本识别领域引入了新的解决思路。Binoculars适用于学术界、新闻媒体、内容平台等需要识别AI生成文本的场景,有助于维护信息真实性和原创性。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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