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pyss3

简洁明了的文本分类Python库

PySS3是一个用于文本分类的Python库,使用简单且可解释的SS3模型,适合需要清晰了解决策依据的应用场景。PySS3提供了诸如SS3类、实时测试的Live_Test类和评估工具Evaluation类,帮助用户快速开发和优化机器学习模型。直观的API和可视化工具使得用户可以轻松提升模型性能,理解模型决策的原因。

tldrstory - 故事标题与内容的语义搜索与动态分类工具
AIFastAPIGithubStreamlittldrstorytxtai开源项目
tldrstory是一款适用于新闻标题和文章内容的语义搜索工具,支持通过零样本标签实现动态分类,并利用txtai索引进行文本相似度搜索。该工具包含可定制的Streamlit应用和FastAPI后端服务,方便用户审查和分析处理的数据。示例应用包括移动科技新闻和体育新闻。支持通过pip、PyPI或直接从GitHub安装,兼容Python 3.8+,并支持配置RSS和Reddit API等多种数据源,实现自定义数据源读取和内容索引,满足多种新闻和文章分类需求。
pyswip - Python与Prolog的无缝集成工具
GithubPySwipPythonSWI-Prolog开源项目接口编程
PySwip是一款连接Python和SWI-Prolog的开源工具,实现了两种语言间的无缝集成。它提供了简洁易用的SWI-Prolog外部接口,支持在Python中直接进行Prolog查询。PySwip采用共享库方式调用SWI-Prolog,安装便捷无需编译。该工具兼容Python 3.6+版本,可在Linux、Windows、MacOS等主流操作系统上运行,为开发者提供了跨语言编程的便利解决方案。
setfit - SetFit高效小样本学习框架,支持多语言文本分类
GithubHugging Face HubSetFit多语言支持少量标签数据开源项目无需提示
SetFit是一种高效且无需提示的小样本微调框架,利用Sentence Transformers实现高准确度的小样本学习。不需要手工制作提示或语言模型转换器,直接从文本示例生成丰富嵌入,大大提高训练速度。在仅有少量标记数据的情况下,SetFit的精度可与大型模型相媲美。例如,针对客户评论情感数据集,仅使用每类8个标记样本就能达到RoBERTa Large的全量训练精度。支持多语言文本分类,兼容Hugging Face Hub,训练和推理过程简单直观,是一个高效实用的选择。
LightGBMLSS - LightGBM概率建模扩展框架 实现全条件分布预测
GithubLightGBMLSS分布预测开源项目机器学习梯度提升概率建模
LightGBMLSS作为LightGBM的扩展框架,实现了单变量目标全条件分布的建模和预测。该框架支持多种分布类型,包括连续、离散和混合分布,并具备归一化流和混合密度等先进功能,能够有效处理复杂的多模态数据。LightGBMLSS自动推导梯度和海森矩阵,集成了超参数优化和可解释性分析功能,同时保持与LightGBM的完全兼容。这一框架为概率建模提供了全面而灵活的解决方案。
lingua-py - 多语言检测工具,支持75种语言的高效文本解析
GithubLinguaRust实现开源项目文本分类自然语言处理语言检测
该工具能够高效检测文本所属语言,适用于自然语言处理中的文本分类和拼写检查等预处理步骤。这款灵活的小库在长文本和短文本上都能保持高准确率,不依赖外部API或服务,可完全离线使用。相比其他开源库,具有更高的精度和更低的内存占用,尤其适合处理短文本如微博信息。
tiny-bert-sst2-distilled - 轻量级BERT文本情感分类模型
BERTGithubHuggingface开源项目数据集微调文本分类机器学习模型模型训练
tiny-bert-sst2-distilled模型通过对BERT基础版本进行蒸馏优化,专注于文本情感分类任务。该模型在SST-2评估集上达到83.26%的准确率,保持了不错的性能表现。模型架构采用2层transformer结构,隐藏层维度为128,具有轻量化特点,适合在计算资源有限的环境中部署使用。
amd-partial-phonetree-v1 - 融合句子转换器和对比学习的高效文本分类模型
GithubHuggingfaceLogistic回归SetFit句子嵌入少样本学习开源项目文本分类模型
SetFit模型结合sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2,通过高效的少样本学习实现文本分类。模型采用对比学习微调句子转换器和训练LogisticRegression分类头,具有优异的分类性能。支持最大512标记长度,适用于电话语音邮件和电话树分类需求。模型适合需要高效文本分类的研发人员和数据科学家使用。
scikit-llm - 无缝集成大型语言模型到Scikit-Learn,提升文本分析能力
ChatGPTGithubScikit-LLM开源软件开源项目文本分析机器学习
Scikit-LLM通过将ChatGPT等强大语言模型无缝集成到Scikit-Learn中,增强文本分析任务效果。该工具支持零样本文本分类,并提供简单的Python代码实现快速部署。项目为数据科学家和开发者提供高效的文本分析解决方案,支持快速安装和详细文档,社区反馈和支持也是其重要组成部分。
pysentimiento - 社交NLP任务的高级Python工具包
GithubNLP任务Transformerpysentimiento开源项目情感分析预处理
pysentimiento是一个Python工具包,专为情感分析和社交NLP任务设计。它支持多种语言,包括西班牙语、英语、意大利语和葡萄牙语,可以进行情感分析、仇恨言论检测、讽刺检测及情感分析等。使用简单,只需通过pip安装并调用预设模型即可。适用于研究者和开发者的强大开源工具。
yggdrasil-decision-forests - 用于训练、评估、解释和部署随机森林、梯度提升决策树和 CART 决策森林模型的完整库
CART决策森林GithubYDFYggdrasil Decision Forests开源项目梯度增强决策树随机森林
YDF 是一个用于训练、评估、解释和部署随机森林、梯度提升决策树和 CART 决策森林模型的完整库。支持 Python 和 C++ API,方便模型的训练、分析、预测及保存。详尽的文档和教程有助于用户快速入门,是开发高效、可解释机器学习模型的好工具。
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