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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。

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。
TextWorld - 文本游戏生成与强化学习训练的开源环境
GithubPython库TextWorld开源项目强化学习文本游戏游戏生成器
TextWorld是一个开源的文本游戏生成器和可扩展学习环境,专门用于训练和测试强化学习智能体。该项目支持自定义游戏世界、对象和任务,提供类Gym的API接口,便于AI开发。TextWorld集成了可视化工具,兼容Python 3.9至3.12版本,适用于Linux和macOS系统。作为自然语言处理和强化学习的交叉平台,TextWorld为研究人员和开发者提供了独特的实验环境。
TextPruner - 使用低成本且无需训练的方法优化预训练语言模型
GithubNLP任务PyTorchTextPruner开源项目模型剪枝预训练语言模型
TextPruner提供低成本且无需训练的方法来优化预训练语言模型,通过减少模型尺寸加快推理速度。兼容多种NLU模型,提供用户友好的接口,支持词汇、Transformer和流水线剪枝。用户可以方便地根据需求自定义配置。详细文档和实验结果支持,帮助用户快速上手并验证性能提升。适用于Python 3.7及以上版本,依赖torch和transformers库。
haystack - 用于构建端到端LLM应用程序的高级框架,支持广泛的NLP功能
GithubHaystackLLM开源项目文档检索热门自然语言问答语义搜索
Haystack是一个综合性的LLM框架,能够实现从文档检索到问题回答的多种功能。用户可以灵活选择使用OpenAI、Cohere、Hugging Face等提供的模型,或是自定义部署在各大平台的模型。该框架支持包括语义搜索、答案生成和大规模文档处理等广泛的NLP任务,同时还支持使用现成模型或对其进行微调,基于用户反馈持续优化模型性能。适用于企业级应用开发,帮助用户解决复杂的NLP问题。
natasha - 多功能俄语自然语言处理工具,支持词嵌入、句子分割、形态标注等
GithubNLPNatashaRussian language开源项目模型优化自然语言处理
Natasha是一款用于解决俄语基础自然语言处理任务的工具,包括词标记、句子分割、词嵌入、形态标注、词形还原、短语规范化、句法解析、命名实体识别和事实提取。它在新闻领域的性能媲美或优于现有最佳模型。支持在CPU上运行,使用Numpy进行推理,注重模型体积、内存使用和性能。Natasha项目集成了多个库如Razdel、Navec、Slovnet和Yargy,提供统一的API,用户可在Python 3.7+环境中方便安装并快速上手使用。
H2-keywordextractor - 精准高效的文本摘要生成工具
AutoTrainGithubHuggingface二氧化碳排放开源项目总结模型模型训练验证指标
该项目通过AutoTrain进行文本摘要自动化,专注于金融数据集,具有较低的CO2排放。验证指标如Loss 1.406及Rouge指标等提供了可参考的模型性能数据。使用者可以借助cURL接口轻松调用此模型进行文本处理。
tessdoc - 多语言支持的开源文字识别引擎
GithubOCRTesseract开源软件开源项目文字识别机器学习
Tesseract是一款功能强大的开源OCR引擎,支持100多种语言和35种以上的文字。它提供命令行和API接口,可从图像中精确提取文本。Tesseract采用LSTM神经网络技术,具有高度可定制性,并配备完善的训练测试工具。该引擎可跨平台使用,包括移动设备,为开发者提供了灵活的文字识别解决方案。
wink-nlp-utils - 轻量级自然语言处理工具集 简化文本预处理和分析
GithubNLP停用词分词句子边界检测开源项目文本处理
wink-nlp-utils是一个轻量级自然语言处理工具集,提供36多个实用函数。支持姓名提取、语料库生成、句子分割、分词和停用词移除等功能。适用于语义搜索和文本分类等任务的预处理,为开发人员提供简洁API。该项目是wink开源家族的一员,专注于文本预处理和分析,在npm上可用,具有完整的文档和测试覆盖率。支持Node.js环境。
base1 - 基于LTP实现的高效中文自然语言处理任务
GithubHuggingfaceLTP分词开源项目感知机算法模型深度学习模型自然语言处理
LTP是一款中文自然语言处理工具,支持分词、词性标注和命名实体识别等任务。在Huggingface Hub上提供快速访问,并支持深度学习和感知机算法模型。用户可根据需求选择合适的模型,以满足不同应用场景的效率和精度要求。新的Pipeline API提升了推理速度和易用性,为研究和开发人员提供了多样化的应用支持。
fasttext-en-vectors - 多语言词向量学习和文本分类开源库
GithubHuggingfacefastText开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理词向量
fastText是一个开源轻量级库,专注于词向量学习和文本分类。它支持157种语言,可在普通硬件上快速训练,并提供预训练模型。fastText适用于文本分类、语言识别等任务,从实验到生产均可使用。该库简单易用,能在短时间内处理海量文本,是自然语言处理领域的高效工具。
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