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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文本预处理自然语言处理无监督方法PythonGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
pyhanlp - HanLP1.x的Python接口，功能全面的中文NLP工具包
GithubHanLPpyhanlp依存句法分析分词开源项目自然语言处理
pyhanlp是HanLP1.x的Python接口，支持中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等多种NLP任务。项目提供自动下载升级功能，算法经工业界和学术界验证。配套《自然语言处理入门》书籍，支持命令行和API调用，适合NLP研究和工程应用。
Recognizers-Text - 微软开源的多语言实体识别与解析库
GithubMicrosoft Recognizers TextNLP多语言支持实体识别开源项目
Recognizers-Text是微软开发的开源工具库，专门用于多语言环境下的实体识别和解析。它支持识别数字、单位、日期和时间等实体，适用于中文、英文等多种语言。该库为LUIS等微软平台提供底层支持，同时提供C#、JavaScript等多种编程语言的独立包。目前该项目正在不断扩展对更多语言的支持。
ltp - 中文自然语言处理平台，多任务和高效推理支持
GithubLTP中文自然语言处理分词开源项目深度学习模型预训练模型
LTP（Language Technology Platform）提供中文分词、词性标注、句法分析和命名实体识别等自然语言处理功能。通过多任务框架和共享预训练模型进行优化，显著提升性能。LTP支持快速的感知机算法推理和高精度的深度学习分析，并在Huggingface Hub上提供预训练模型下载。最新版LTP v4.2.0优化了结构，并支持用户自定义模型训练和上传，提高了灵活性和实用性。
trafilatura - 优化网页内容抓取和提取，简化数据处理流程
GithubPythonTrafilatura开源项目文本提取网页抓取自然语言处理
Trafilatura是一款先进的Python包及命令行工具，专为简化网页文本收集和处理设计，涵盖网页抓取、下载、解析和关键内容提取等功能。无需数据库支持，该工具支持输出多种格式，如TXT、CSV和JSON，具备并行处理、高效爬行和智能URL管理功能。广泛应用于自然语言处理、计算社会科学及信息安全领域。活跃的开源社区及定期更新使其在文本提取领域表现优异，效率和准确度俱佳。
CoreNLP - 多语言支持的Java自然语言处理工具集
GithubJavaStanford CoreNLP分析工具开源项目模型自然语言处理
Stanford CoreNLP 是用 Java 编写的自然语言处理工具集。它处理文本输入，提供词形还原、词性标注、实体识别、日期和数量标准化等功能。支持包括英语、阿拉伯语、中文、法语、德语等多种语言。该工具集集成度高，仅需两行代码即可运行所有工具，广泛应用于学术界、工业界和政府部门。
Humanizar Texto - 智能文本优化工具 提高内容自然度和不可检测性
AI工具AI检测Humanizar Texto内容优化搜索引擎优化文本重写
Humanizar Texto是一款智能文本优化工具，专注于改写内容使其更自然流畅。通过先进算法，生成的文本能够避开AI检测，同时保证原创性和准确性。此外，该工具还能优化SEO效果，提升搜索引擎排名，并有效规避垃圾邮件过滤。Humanizar Texto适用于多种需要高质量文本的场景，为内容创作和营销提供有力支持。
graphbrain - AI领域的开源工具，用于自动语义提取与文本理解
GithubGraphbrainPython人工智能开放源代码开源项目语义超图
Graphbrain是一个AI开源软件库和科研工具，旨在实现自动语义提取和文本理解，探索和推理知识。此项目由欧盟研究委员会资助，作为socsemics项目的一部分，关注在线公共空间的碎片化。Graphbrain利用语义超图概念，结合符号AI与统计/连接主义机器学习方法，旨在提升研究的可理解性和可重复性，尤其适用于计算社会科学、认知科学和人文学科的研究。
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。
towhee - 非结构化数据处理框架
GithubLLMTowhee多模态数据处理开源项目深度学习模型生成式AI
Towhee通过大型语言模型（LLM）编排，简化非结构化数据处理。支持多模态数据，如文本、图像、音频和视频。整合生成式AI和先进深度学习模型，将原始数据转换为特定格式并高效存储。提供丰富的预构建ETL管道、灵活的LLM编排和高性能后端。Towhee的Pythonic API使构建和优化数据处理管道更加便捷，适合开发者快速原型和生产部署。
omniparse - 多类型非结构化数据解析与结构化平台
GithubOmniParse多媒体处理开源项目文档解析结构化数据网页爬取
OmniParse是一个专注于非结构化数据处理的开源平台。该平台能够解析文档、表格、图像、视频、音频和网页等多种格式，将其转化为结构化数据，以便于生成式AI应用使用。OmniParse支持约20种文件类型，具备本地处理能力，无需依赖外部API。这使其适用于多种AI应用场景，包括检索增强生成(RAG)和模型微调等。
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