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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。

pytextclassifier - PyTextClassifier:支持多种文本分类和聚类算法的高性能工具库
GithubPyTextClassifier开源工具包开源项目文本分类聚类算法自适应文本分析
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。
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。
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。
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。
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。
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。
textaugment - 短文本分类的全球增强方法
GithubPython库TextAugment增强开源项目文本分类自然语言处理
TextAugment是一个Python 3库,旨在提升自然语言处理应用中的文本处理能力。借助于NLTK、Gensim和TextBlob等工具,TextAugment能生成合成数据,从而提升模型性能。这个库支持多种增强方法,如Word2vec、WordNet和RTT,并可轻松集成到PyTorch、TensorFlow和Scikit-learn等机器学习框架中。无论是词义替换还是混合增强方法,TextAugment都能为短文本分类任务提供有效的解决方案。
TextDescriptives - 使用spaCy组件进行多维度文本分析
APIGithubPython库TextDescriptivesspaCy开源项目文本指标
TextDescriptives是一个基于Python的库,通过spaCy v.3管道组件和扩展计算多种文本指标。包括详细文档和Jupyter notebook教程,方便用户上手和使用功能。最新2.0版本引入全新API和组件,支持无代码提取指标的web应用。用户可设置不同参数快速提取文本指标,并将结果导出为Pandas DataFrame或字典。适合文本分析入门者,也为高级用户提供深度定制的选项。
TextClassificationBenchmark - 基于PyTorch的文本分类基准测试平台
GithubPyTorch基准测试开源项目数据集文本分类深度学习模型
TextClassificationBenchmark是一个开源的文本分类基准测试平台。该项目基于PyTorch实现,集成了IMDB、SST和Trec等多个主流数据集,支持情感分析和主题分类任务。平台内置FastText、CNN、LSTM和Transformer等多种深度学习模型,并提供自动数据配置、模型训练和评估功能。研究人员和开发者可以利用此平台方便地进行文本分类实验和性能对比。
fastText - 高效词向量学习和文本分类库
GithubfastText开源项目文本分类机器学习自然语言处理词向量
fastText是Facebook开发的开源自然语言处理库,专注于高效词向量学习和文本分类。它支持157种语言,利用子词信息丰富词向量表示,并采用多种技巧提升分类性能。该库易用且训练速度快,适合大规模文本处理。fastText还提供模型量化功能,可大幅压缩模型体积,便于部署。
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