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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。

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
GithubOCRPix2Text开源开源项目数学公式检测表格识别
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。
answer-classification-setfit-v2-binary - SetFit少样本学习文本分类模型,适用于多领域
GithubHuggingfaceSetFit句子转换器对比学习少样本学习开源项目文本分类模型
项目运用了SetFit框架,实现在BAAI/bge-base-en-v1.5基础上的少样本学习文本分类,结合对比学习和Logistic Regression算法,提升了文本分类的精准度。模型适用于广泛领域,支持长至512个token的文本分类,易于通过SetFit库安装使用,设计理念基于“无提示高效少样本学习”,在小数据集上实现可靠分类表现,提供了一项潜力巨大的深度学习工具。
NLP-Natural-Language-Processing - 全面的自然语言处理资源与工具库
GithubNatural Language Processing开源项目数据科学机器学习深度学习计算机视觉
提供全面的自然语言处理(NLP)资源,涵盖数据集、前沿技术、课程、书籍推荐、GitHub代码示例及流行工具。涉及数据分析、知识图谱、模型与算法、情感分析、主题建模等任务的详细资料与学习路径。了解最新NLP动态,探索自然语言处理的应用潜力。
tweetnlp - 社交媒体文本分析的全能NLP工具集
GithubTweetNLP开源项目数据集模型社交媒体自然语言处理
TweetNLP是一个专注于社交媒体分析的Python库,为Twitter等平台提供全面的文本分析功能。该库集成了多项先进的自然语言处理技术,包括情感分析、表情预测、命名实体识别等。TweetNLP还支持主题分类、讽刺检测、仇恨言论识别和情感识别等多种任务,为社交媒体研究和应用开发提供了强大而灵活的工具集。
ernie - 简化BERT模型的文本分类与预测工具
BERTErnieGithub句子分类开源项目模型微调预测
Ernie是一个基于BERT的Python库,为文本分类和预测任务提供简洁接口。它支持多种预训练模型,允许微调和自定义。Ernie具备灵活的文本分割和结果聚合策略,能够处理长文本,并提供模型保存、加载和自动保存功能。这个工具适用于情感分析、文本分类等多种自然语言处理任务,为NLP研究和开发提供了便捷的解决方案。
sentiment-analysis - 多种中文情感分析方法及实现途径
GithubSentiment Analysis开源项目情感分析文本分类深度学习自然语言处理
该页面介绍了中文情感分析的三种类型:基于情感词典、传统机器学习和深度学习的方法,并展示了四种实现方式:词典法、Bayes法、ALBERT与TextCNN结合及其emoji扩展。适合自然语言处理和文本分类爱好者深入了解情感分析的实现手段。
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。
similarities - 文本和图像相似度计算与语义搜索的高效工具
CLIPGithubsimilarities图像相似度开源项目文本相似度语义搜索
该工具包提供多种文本和图像相似度计算及语义匹配算法,支持高效处理亿级数据。主要功能包含文本相似度计算、文本搜索、图文匹配、图像搜索等多种算法。项目采用Python3开发,支持命令行操作,基于PyTorch和FastAPI等技术,可实现多语言环境下的高效向量表示及检索,开箱即用。
HarmBench-Llama-2-13b-cls - 文本行为分类与上下文分析的前沿方案
GithubHarmBenchHuggingfaceLLM分类器开源项目性能比较模型行为检测
该项目提供一款先进的文本行为分类工具,专为在HarmBench框架中使用而设计,采用Llama-2-13b模型支持标准和上下文行为识别。此工具不仅在文本中检测行为,还能全面分析其上下文。用户可通过官网获得使用指南和示例。经过与现有指标与分类器的比较,该分类器的性能显著优于大多数竞争对手,尤其在与GPT-4进行的性能对比中表现卓越。HarmBench环保倚赖自动化红队评估和分类技术,为用户提供稳定可靠的文本行为分类方案。
pyAudioAnalysis - Python音频分析库 实现特征提取分类和分割
GithubPython库分类器开源项目机器学习特征提取音频分析
pyAudioAnalysis是一个开源的Python音频分析库,提供音频特征提取、分类、分割等功能。它支持分类器训练评估、未知声音分类、事件检测、监督/非监督分割、回归模型训练和数据可视化。通过Python接口或命令行,可实现复杂的音频分析任务。适用于音乐识别、语音处理等领域,为音频分析提供全面解决方案。
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