pytextclassifier

PyTextClassifier：支持多种文本分类和聚类算法的高性能工具库

PyTextClassifier 文本分类聚类算法自适应文本分析开源工具包 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具

GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络

为中文用户提供高效的文本分类解决方案，支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型，涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程，通过下载与调用数据，实现多标签分类和文本相似度计算，简化复杂的自然语言处理任务。

text_classifier_tf2 - 多模型文本分类框架支持TextCNN、BERT等

Github开源项目文本分类模型部署深度学习模型训练方法评估指标

该开源项目提供基于TensorFlow 2的多模型文本分类框架。支持TextCNN、TextRNN、BERT等模型，集成词向量增强、对抗训练、对比学习等功能。框架适用于二分类和多分类任务，提供灵活配置选项。项目还包含交互式预测和批量测试工具，便于分析模型性能和错误案例。

PyShortTextCategorization - Python短文本分类和挖掘库

GithubPython开源项目文本分类机器学习短文本挖掘自然语言处理

PyShortTextCategorization是一个专门用于短文本分类和挖掘的Python库。它集成了多种文本表示方法,如主题建模和词嵌入,支持有监督和无监督学习。该库提供文本预处理、预训练词嵌入、多种分类算法和短语相似度计算等功能,为短文本分析提供了全面的工具集。适用于Python 3.8-3.11版本,具备示例数据集、文本预处理、预训练词嵌入支持等特性。它整合了多种主题模型和神经网络分类器,并提供短语差异度量和字符级序列到序列学习等高级功能。

small-text - Small-Text：Python中的文本分类主动学习工具

GithubPythonsklearnsmall-text开源项目文本分类积极学习

Small-Text 是一个前沿的文本分类主动学习工具，支持多种查询策略、初始化策略和停止准则，用户可以灵活组合使用。工具支持 GPU 加速的 Pytorch 模型和 transformers 集成，适用于复杂文本分类任务，同时也支持 CPU 的轻量安装。科学验证的组件和详细文档使无论是试验还是实际应用，都变得更简单。要求 Python 3.7 或更高版本，支持 CUDA 10.1 或更新版本。如需了解更多，请访问其文档和安装指南。

Pytorch-RNN-text-classification - RNN短文本分类模型支持多类别高效处理

GithubLSTMPyTorchRNN开源项目短文本分类词嵌入

Pytorch-RNN-text-classification是一个多类别短文本分类模型，基于RNN架构设计。该项目使用Pytorch实现，集成词嵌入、LSTM（或GRU）和全连接层。模型支持GloVe预训练词向量，采用交叉熵损失函数和Adam优化器。通过零填充和PackedSequence技术处理mini-batch，提高训练效率。项目包含数据预处理和训练脚本，方便研究人员快速应用于实际文本分类任务。

classifier - Ruby实现的文本分类和语义分析库

ClassifierGithubLSI开源项目文本分类机器学习贝叶斯分类

Classifier是一个Ruby开源库，实现了贝叶斯分类和潜在语义索引算法。它提供文本分类、语义分析、搜索和聚类功能，适用于多种文本处理任务。该库具有良好的性能和扩展性，同时保持了使用简便性。Classifier提供了详细文档和示例，便于开发者快速上手和集成。

classifier-multi-label - 基于BERT的多标签文本分类算法实现

BERTGithubSeq2SeqTextCNNtf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits多标签分类开源项目

本项目介绍了如何使用BERT结合TextCNN、Denses、Seq2Seq等多种算法实现多标签文本分类。涵盖了模型结构、损失函数和解码方法等细节，展示了不同方法在推理速度和分类效果上的表现，提供了实验数据和结论，帮助开发者选择最佳解决方案。

TextBlob - Python自然语言处理库轻松实现文本分析

GithubNLTKPython库TextBlob开源项目文本分析自然语言处理

TextBlob是一款Python自然语言处理库，提供简洁API实现多种文本分析任务。支持词性标注、名词短语提取、情感分析和分类等功能，集成NLTK和pattern库优势。包含分词、词频统计和拼写校正等工具，适用于广泛的文本处理场景。TextBlob设计简单直观，方便各层级开发者使用。

fast-bert - 快速训练和部署BERT与XLNet文本分类模型的深度学习库

Fast-BertGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练模型

fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。

pyss3 - 简洁明了的文本分类Python库

GithubPySS3开源项目文本分类机器学习模型评估

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。

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