jusText

智能网页正文提取工具保留核心内容

jusText 文本提取网页清理 Python库开源项目 Github

jusText是一个开源的网页内容提取工具，专注于保留网页中的核心文本信息。该工具可自动移除导航栏、页眉页脚等非核心内容，仅保留完整句子组成的主体文本。jusText广泛应用于语言资源构建和网络语料库创建。它支持Python、C++、Go和Java等多种编程语言，并为用户提供简洁的命令行接口和Python API，便于快速集成到现有项目中。

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gpt-automated-web-scraper - AI智能网页抓取工具，自动生成和执行抓取代码

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AI Web Scraper是一款由AI驱动的网页抓取工具，支持用户根据需求从HTML源中提取数据。工具的主要功能包括生成和执行抓取代码，并支持URL或本地文件路径作为数据源，为用户提供灵活的选择。该项目需要Python和OpenAI GPT-4 API密钥。安装步骤包括克隆项目仓库、安装依赖包并设置API密钥。使用时可通过命令行参数指定抓取源、源类型和目标字符串。此项目采用MIT许可证，用户可自由修改和使用。

pytextclassifier - PyTextClassifier：支持多种文本分类和聚类算法的高性能工具库

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PyTextClassifier是一款高性能的Python工具库，提供多种文本分类和聚类算法，支持二分类、多分类、多标签分类和Kmeans聚类。适用于情感分析和文本风险分类，设计简明易用，算法高效清晰。支持句子和文档级的文本任务，兼容英文和中文文本。包含FastText、TextCNN、TextRNN和BERT等深度学习模型，适合各类生产环境。

Summarize This - 多媒体内容智能摘要工具助力高效信息获取

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Summarize This是一款AI驱动的多媒体内容智能摘要工具，能够快速提取文本、PDF、网页和YouTube视频的核心信息。通过Chrome扩展和iOS应用，用户可以一键生成准确简洁的摘要，显著提升信息获取效率。这款工具已获得超过15,000名用户的认可，为需要快速洞察各类内容的用户提供便捷的AI解决方案，助力高效学习和工作。

MinerU - 开源工具实现PDF到机器可读格式的高效转换

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MinerU是一个开源的PDF转换工具，专注于科研文献处理。它能将PDF转换为markdown和JSON等机器可读格式，同时保留原文档结构和语义连贯性。该工具支持移除页眉页脚，处理多列布局，提取图像和表格，以及将公式转换为LaTeX格式。MinerU兼容多种操作系统和硬件环境，可在CPU或GPU上运行，为大规模语言模型的发展提供数据支持。

Pix2Text - 开源Python工具，支持高精度数学公式检测和80多种语言的文本识别

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Pix2Text是一款免费开源的Python工具，主要功能与Mathpix类似，能够将复杂布局的图像、表格、文本和数学公式转换为Markdown格式。它支持超过80种语言的文本识别，包括简体中文、繁体中文、英语和越南语。最新的V1.1.1版本引入了新的数学公式检测模型，大幅提升了识别准确性。用户也可以通过在线服务和演示来体验其强大功能。

question_extractor - 自动从文本数据中提取问答对的开源项目

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question_extractor是一个开源项目，能够自动从文本数据中提取问答对。它利用ChatGPT处理大量文档，快速生成可用于训练语言模型的数据集。该项目支持并行处理，可以有效处理长文本，适用于各种文档类型。对于需要构建专业领域问答数据集的研究人员和开发者，question_extractor提供了一个高效、自动化的解决方案。

Text Generator - 高效智能的文本生成服务

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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。

ExplainTXT - 智能阅读辅助工具为复杂文本提供即时解释和概括

AI工具个性化学习效率文本解释阅读助手

ExplainTXT为阅读过程提供智能辅助，通过即时文本解释和总结功能提升理解效率。支持多语言和复杂度调整，集成问答、摘要、个性化和书签等功能。适用于各类网站，帮助学生、研究者和专业人士快速掌握复杂内容，显著提高阅读效率和学习成效。

PDF-Extract-Kit - 全面高效的PDF文档内容提取工具包

GithubPDF提取公式识别布局检测开源项目文档内容表格识别

PDF-Extract-Kit是一款集成多种先进技术的PDF内容提取工具包。它结合了LayoutLMv3布局分析、YOLOv8公式检测、UniMERNet公式识别、StructEqTable表格识别和PaddleOCR文字识别等功能,能够准确高效地提取各类PDF文档中的结构化内容。该工具适用于学术论文、教科书、研究报告和财务报表等多种文档类型,即使面对扫描质量欠佳或带有水印的PDF文件,也能保持稳定的提取效果。

interpret-text - 基于Interpret的开源NLP模型解释工具，支持文本模型分析

GithubInterpret-TextNLP互动可视化仪表板可解释性技术开源项目文本解释

Interpret-Text是一个开源工具包，基于Interpret Python包，扩展了对文本模型的支持，提供SDK和示例Jupyter笔记本。用户可以使用全球和局部解释工具，分析和解释机器学习模型的预测结果。核心功能包括社区驱动的创新技术、统一API和互动式可视化仪表盘，适用于开发者、数据科学家、业务高管和研究人员，通过多种解释器和NLP应用场景，简化模型解释和审计过程。

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