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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。

stanza-en - 英文语言处理的高级工具集
GithubHuggingfaceNLP模型Stanza实体识别开源项目模型语法分析语言分析
Stanza提供英文语言的精准高效分析,从文本处理到句法分析与实体识别,均使用先进的NLP模型。了解更多信息,请访问其官方网站和GitHub仓库。
trankit - 轻量级的多语言自然语言处理Python工具包,支持多个语言的预训练模型
GithubNLP工具PythonTrankitTransformer多语言开源项目
Trankit是一个基于Transformer架构的轻量级Python工具包,支持多语言自然语言处理,包含针对56种语言的90个预训练流水线。它引入了自动模式,多语言输入可自动检测。Trankit在多个自然语言处理任务上表现优异,超过Stanza等主流工具包,并保持高效的内存使用和处理速度。用户无需编程经验即可通过简便的命令行界面使用,还可定制流水线。
datatrove - 用于大规模文本数据处理和去重的开源Python库
DataTroveGithub大规模开源项目数据处理文本去重管道
DataTrove是一个开源Python库,专门用于处理、过滤和去重大规模文本数据。它提供预构建的常用处理模块和自定义功能支持。该库的处理流程可在本地或Slurm集群上运行,具有低内存消耗和多步骤设计,适合处理大型语言模型训练数据等大规模工作负载。DataTrove支持多种文件系统,为数据处理提供灵活解决方案。
underthesea - 越南语自然语言处理开源工具包
GithubPythonUnderthesea开源开源项目文本分类越南自然语言处理
越南语自然语言处理开源 Python 工具包,提供简便的 API 和预训练模型,支持词语分割、词性标注、命名实体识别、文本分类和依存句法分析。工具包遵循 GNU 通用公共许可证 v3.0,包含数据集和教程,适用于科研和开发。最新版本支持 LLMs 和基于提示的文本分类功能,用户可以通过 pip 安装。教程涵盖从句子分割到情感分析和语言检测等多种功能。
JioNLP - 中文自然语言处理预处理与解析工具包
GithubJioNLPLLMMELLMNLPPython开源项目
JioNLP 是一个专为自然语言处理开发者设计的工具包,提供高效的预处理和解析功能。功能包括车牌号解析、时间语义解析、关键短语抽取、文本清理和数据增强。还包含 MELLM 算法,用于评估大语言模型。安装 JioNLP 后,开发者可以快速上手,提升其 NLP 研究和应用效果。
chatWeb - 智能文本摘要与互动式问题解答工具
ChatWebGPT3.5Github向量数据库开源项目文本抽取文本摘要
ChatWeb,具备智能页面内容抓取和文档处理功能,可基于GPT3.5技术从网页、PDF、DOCX、TXT文件中自动抽取文本并生成精准摘要。此外,ChatWeb提供基于内容的智能问答,能够针对用户的问题提供最相关的信息回答,无论您是在进行学术研究还是需要日常信息收集,都能获得高效的辅助。
Text Generator - 高效智能的文本生成服务
AI工具Text Generator人工智能在线工具文本生成语音合成
Text Generator提供高质量、低成本且注重隐私的自然语言生成服务。平台功能包括文本生成、语音转文本、批量生成和文本分类等工具,并提供API接口。其生成的内容真实自然,适用于内容创作、数据增强和自然语言处理任务,是专业的人工智能文本生成解决方案。
wiktextract - 高效提取Wiktionary数据的开源Python工具
GithubJSONPythonWiktextractWiktionary开源项目数据提取
Wiktextract是一款开源Python工具,专门从英语Wiktionary数据中提取多语言词典信息。通过展开模板和Lua宏,它能准确提取释义、词形和发音等数据。Wiktextract可提取词条、词性、变形、翻译、发音和用法等多方面信息,支持命令行使用或作为Python库集成。这一工具为自然语言处理、机器翻译等领域提供了丰富的词典资源。
NLP-Interview-Notes - 自然语言处理面试全攻略与实战技巧
GithubNLP事件抽取信息抽取关系抽取命名实体识别开源项目
该项目汇总了自然语言处理(NLP)领域的常见面试题和详细解析,包括信息抽取、命名实体识别、关系抽取、事件抽取等方面的内容。项目内容涵盖了对隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场以及深度学习结合CRF等算法的详细分析,帮助学习者掌握算法原理和实际应用。此外,还提供了各类实战技巧和常见问题的解决方法,全面助力NLP面试准备。
scattertext - 语料库差异分析的交互式HTML散点图工具
GithubScattertext交互式单词频率可视化开源项目文本分析
Scattertext是一款用于在语料库中发现区分术语并在交互式HTML散点图中显示的工具。它通过选择性标记术语,避免标签或点的重叠。本文介绍了如何使用Scattertext可视化2012年美国政治大会中使用的术语。该工具提供多种定制选项和高级用法,如术语评分、散布度可视化、颜色渐变等,适用于文本分析和分类解释,并且在Chrome和Safari浏览器中效果最佳。
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