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pytextclassifier

PyTextClassifier:支持多种文本分类和聚类算法的高性能工具库

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。

distilbert-base-multilingual-cased-sentiment - 多语种情感分析模型的高效文本分类能力
Amazon评论GithubHuggingfacedistilbert-base-multilingual-cased-sentiment开源项目情感分析文本分类机器学习模型
本项目基于distilbert-base-multilingual-cased模型进行微调,在amazon_reviews_multi数据集上实现了优异的文本分类效果,准确率和F1值均为0.7648。模型通过优化训练参数和分布式数据处理,实现高效运行,适合多语言情感分析应用场景,可用于全球市场的用户评价分析。
GPT-JT-6B-v1 - 优化文本分类的先进语言模型
GPT-JTGithubHuggingfaceUL2分类任务开放数据集开源项目文本生成模型
GPT-JT-6B-v1采用去中心化训练和开放数据集,提升文本分类表现。结合UL2训练目标等先进技术,使其在计算效率上具有优势,优于大多数百亿参数模型。在多样化数据集如自然指令和P3上,GPT-JT利用标记和双向上下文学习,增强推断能力和语言处理功能。
practical-nlp-code - 实用自然语言处理系统构建指南
GithubNLP系统信息抽取开源项目文本分类聊天机器人自然语言处理
该代码仓库提供了全面的实用自然语言处理内容,从基础到高级应用。涵盖文本表示、分类、信息提取等核心主题,并探讨社交媒体、电商、医疗等领域的NLP应用。仓库包含丰富的Python代码示例,有助于构建实际NLP系统。正在更新以支持最新Ubuntu系统和TensorFlow 2.x。
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。
lingua - 多语言文本检测库,低配置需求,高精度
GithubLingua开源项目拼写检查文本分类自然语言处理语言识别
此库可检测文本数据的语言,适用于自然语言处理如文本分类和拼写检查。与其他开源库相比,该库无需复杂配置,适用于长文本和短文本,甚至单词和短语。支持75种语言,高精度检测,完全离线运行,无需外部API或服务,适用于社交媒体和电子邮件自动分拣等应用。
pykaldi - Python 语音识别工具
GithubKaldiOpenFstPyKaldiPython开源项目语音识别
PyKaldi是一款Python脚本工具,为Kaldi语音识别工具包和OpenFst库提供了易用的Python包装器。它适用于语音识别研究人员和专业人士,可在Python中调用低级Kaldi函数、操作对象,并实现新工具。PyKaldi是对Kaldi的有力补充,其高层次的应用模块如ASR、对齐和分段,使大部分Python程序员都能上手。如果需要在Python中操控Kaldi和OpenFst对象,PyKaldi是一个理想的选择。
gte-large-onnx - ONNX格式文本向量模型实现快速分类与相似度搜索
GithubHuggingfaceONNX开源项目文本分类文本嵌入模型模型推理相似度搜索
gte-large-onnx是thenlper/gte-large模型的ONNX移植版本,用于文本分类和相似度搜索任务。该模型与FastEmbed框架集成,支持通过API调用生成文本嵌入向量,实现批量文本处理。基于Apache-2.0许可证开源,可用于构建文本相似度检索和文档分类等应用
ChineseWebText - 大规模中文网络文本数据集及其评估工具链
ChineseWebTextGithub开源项目数据评估模型网页文本处理自然语言处理高质量中文数据集
ChineseWebText是一个大规模中文网络文本数据集,总容量达1.42TB,每条文本均附带质量评分。该项目还提供了一个600GB的高质量子集,文本质量均超过90%。项目包含EvalWeb工具链,用于从原始网络数据中提取优质中文文本。EvalWeb通过数据准备、预处理和BERT评估模型对文本质量进行筛选和评估。此外,项目还开发了基于FastText的快速分类器,在保持性能的同时提高了处理效率。
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。
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