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PyShortTextCategorization

Python短文本分类和挖掘库

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。

Python短文本挖掘

CircleCI GitHub发布 文档状态 更新 Python 3 pypi 下载 星标

简介

shorttext是一个Python包,用于促进短文本分类的有监督和无监督学习。由于短文本本身包含的词语稀疏和信息缺乏,在将它们输入任何分类算法之前,需要对文本和文档进行中间表示。这个包提供了各种类型的这些表示,包括主题建模和词嵌入算法。

shorttext包可在Python 3.8、3.9、3.10和3.11上运行。 特点:

  • 提供示例数据(包括主题关键词和NIH RePORT);
  • 文本预处理;
  • 支持预训练词嵌入;
  • gensim主题模型(LDA、LSI、随机投影)和自动编码器;
  • 支持使用scikit-learn进行有监督学习的主题模型表示;
  • 余弦距离分类;
  • 神经网络分类(包括ConvNet和C-LSTM);
  • 最大熵分类;
  • 短语差异度量,包括软Jaccard分数(使用Damerau-Levenshtein距离)和词移距离(WMD);
  • 字符级序列到序列(seq2seq)学习;
  • 拼写纠正;
  • 一次性加载词嵌入算法的API;以及
  • 基于BERT的句子编码和相似度。

文档

shorttext的文档和教程可以在这里找到:http://shorttext.rtfd.io/

查看教程了解如何使用该包,以及常见问题

安装

要安装它,在控制台中使用pip

>>> pip install shorttext

或者,如果你想要Github上最新的开发版本,请输入

>>> pip install git+https://github.com/stephenhky/PyShortTextCategorization@master

建议开发者确保安装 Keras 2.0或更高版本。建议用户预先安装后端 Tensorflow(首选)或 Theano。如果事先安装了 Cython 也是很好的。

更多详细信息请参阅安装指南

问题

要报告任何问题,请转到 Github 页面的 Issues 标签并开始一个讨论。 欢迎开发者自行提交拉取请求以修复任何错误。

贡献者

如果您想贡献,欢迎提交拉取请求。您可以通过电子邮件或 Issues 页面提前与我沟通。

有用链接

新闻

  • 2024年7月12日:shorttext 2.0.0 版本发布。
  • 2023年12月21日:shorttext 1.6.1 版本发布。
  • 2023年8月26日:shorttext 1.6.0 版本发布。
  • 2023年6月19日:shorttext 1.5.9 版本发布。
  • 2022年9月23日:shorttext 1.5.8 版本发布。
  • 2022年9月22日:shorttext 1.5.7 版本发布。
  • 2022年8月29日:shorttext 1.5.6 版本发布。
  • 2022年5月28日:shorttext 1.5.5 版本发布。
  • 2021年12月15日:shorttext 1.5.4 版本发布。
  • 2021年7月11日:shorttext 1.5.3 版本发布。
  • 2021年7月6日:shorttext 1.5.2 版本发布。
  • 2021年4月10日:shorttext 1.5.1 版本发布。
  • 2021年4月9日:shorttext 1.5.0 版本发布。
  • 2021年2月11日:shorttext 1.4.8 版本发布。
  • 2021年1月11日:shorttext 1.4.7 版本发布。
  • 2021年1月3日:shorttext 1.4.6 版本发布。
  • 2020年12月28日:shorttext 1.4.5 版本发布。
  • 2020年12月24日:shorttext 1.4.4 版本发布。
  • 2020年11月10日:shorttext 1.4.3 版本发布。
  • 2020年10月18日:shorttext 1.4.2 版本发布。
  • 2020年9月23日:shorttext 1.4.1 版本发布。
  • 2020年9月2日:shorttext 1.4.0 版本发布。
  • 2020年7月23日:shorttext 1.3.0 版本发布。
  • 2020年6月5日:shorttext 1.2.6 版本发布。
  • 2020年5月20日:shorttext 1.2.5 版本发布。
  • 2020年5月13日:shorttext 1.2.4 版本发布。
  • 2020年4月28日:shorttext 1.2.3 版本发布。
  • 2020年4月7日:shorttext 1.2.2 版本发布。
  • 2020年3月23日:shorttext 1.2.1 版本发布。
  • 2020年3月21日:shorttext 1.2.0 版本发布。
  • 2019年12月1日:shorttext 1.1.6 版本发布。
  • 2019年9月24日:shorttext 1.1.5 版本发布。
  • 2019年7月20日:shorttext 1.1.4 版本发布。
  • 2019年7月7日:shorttext 1.1.3 版本发布。
  • 2019年6月5日:shorttext 1.1.2 版本发布。
  • 2019年4月23日:shorttext 1.1.1 版本发布。
  • 2019年3月3日:shorttext 1.1.0 版本发布。
  • 2019年2月14日:shorttext 1.0.8 版本发布。
  • 2019年1月30日:shorttext 1.0.7 版本发布。
  • 2019年1月29日:shorttext 1.0.6 版本发布。
  • 2019年1月13日:shorttext 1.0.5 版本发布。
  • 2018年10月3日:shorttext 1.0.4 版本发布。
  • 2018年8月6日:shorttext 1.0.3 版本发布。
  • 2018年7月24日:shorttext 1.0.2 版本发布。
  • 2018年7月17日:shorttext 1.0.1 版本发布。
  • 2018年7月14日:shorttext 1.0.0 版本发布。
  • 2018年6月18日:shorttext 0.7.2 版本发布。
  • 2018年5月30日:shorttext 0.7.1 版本发布。
  • 2018年5月17日:shorttext 0.7.0 版本发布。
  • 2018年2月27日:shorttext 0.6.0 版本发布。
  • 2018年1月19日:shorttext 0.5.11 版本发布。
  • 2018年1月15日:shorttext 0.5.10 版本发布。
  • 2017年12月14日:shorttext 0.5.9 版本发布。
  • 2017年11月8日:shorttext 0.5.8 版本发布。
  • 2017年10月27日:shorttext 0.5.7 版本发布。
  • 2017年10月17日:shorttext 0.5.6 版本发布。
  • 2017年9月28日:shorttext 0.5.5 版本发布。
  • 2017年9月8日:shorttext 0.5.4 版本发布。
  • 2017年9月2日:GSoC 项目结束。(报告
  • 2017年8月22日:shorttext 0.5.1 版本发布。
  • 2017年7月28日:shorttext 0.4.1 版本发布。
  • 2017年7月26日:shorttext 0.4.0 版本发布。
  • 2017年6月16日:shorttext 0.3.8 版本发布。
  • 2017年6月12日:shorttext 0.3.7 版本发布。
  • 2017年6月2日:shorttext 0.3.6 版本发布。
  • 2017年5月30日:GSoC 项目(Chinmaya Pancholi,与 gensim 合作)
  • 2017年5月16日:shorttext 0.3.5 版本发布。
  • 2017年4月27日:shorttext 0.3.4 版本发布。
  • 2017年4月19日:shorttext 0.3.3 版本发布。
  • 2017年3月28日:shorttext 0.3.2 版本发布。
  • 2017年3月14日:shorttext 0.3.1 版本发布。
  • 2017年2月23日:shorttext 0.2.1 版本发布。
  • 2016年12月21日:shorttext 0.2.0 版本发布。
  • 2016年11月25日:shorttext 0.1.2 版本发布。
  • 2016年11月21日:shorttext 0.1.1 版本发布。

可能的未来更新

  • 将组件分割到其他包中;
  • 增加更多可用的语料库。
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