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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。

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。
text2vec-base-multilingual - 多语言文本嵌入与分类模型
GithubHuggingfacesentence-transformers多语言开源项目文本分类模型聚类自然语言处理
text2vec-base-multilingual是一个多语言文本嵌入和分类模型,支持中文、英文、德文等语言。该模型在句子相似度、文本分类等任务中表现良好,适用于多种自然语言处理应用。在MTEB基准测试中,它展示了跨语言处理能力,可用于多语言文本数据分析。
interpret-text - 基于Interpret的开源NLP模型解释工具,支持文本模型分析
GithubInterpret-TextNLP互动可视化仪表板可解释性技术开源项目文本解释
Interpret-Text是一个开源工具包,基于Interpret Python包,扩展了对文本模型的支持,提供SDK和示例Jupyter笔记本。用户可以使用全球和局部解释工具,分析和解释机器学习模型的预测结果。核心功能包括社区驱动的创新技术、统一API和互动式可视化仪表盘,适用于开发者、数据科学家、业务高管和研究人员,通过多种解释器和NLP应用场景,简化模型解释和审计过程。
autonlp-Tweet-Sentiment-Extraction-20114061 - AutoNLP推文情感分析模型达80%准确率
AutoNLPGithubHuggingface开源项目情感分析机器学习模型模型训练自然语言处理
这是一个基于AutoNLP训练的多类别分类模型,主要应用于推文情感提取分析。模型在验证集上的准确率为80.36%,F1分数为0.807。开发者可通过cURL或Python API调用该模型进行推文情感分析,适用于社交媒体数据分析和用户反馈处理等场景。
deep-text-recognition-benchmark - 基于深度学习方法的文本识别
GithubPyTorch场景文本识别开源项目数据集模型分析深度学习
该项目是一个开源的场景文本识别框架,通过四阶段的官方PyTorch实现,支持现有大多数STR模型。它允许在统一的数据集上,评估各个模块的性能表现,包括准确性、速度和内存需求,并已被多个国际竞赛验证。用户可使用预训练模型进行测试,或进行更深入研究。
embeddings - 高效加载和查询预训练词向量的Python库
FastTextGithubGloVe开源项目机器学习自然语言处理词嵌入
Embeddings是一个面向自然语言处理和机器学习的轻量级Python库,专注于高效处理预训练词向量。该库采用数据库后端技术,实现了快速加载和查询嵌入向量的功能,无需加载大型文件。Embeddings支持GloVe、FastText和字符级嵌入等多种嵌入类型,并提供了组合使用的能力。此外,项目还提供预装常用嵌入向量的Docker镜像,有助于简化部署和使用流程。
news-category-classification-distilbert - 使用21万条HuffPost头条数据训练的新闻分类模型
GithubHuggingfacedistilbert开源项目数据集新闻分类机器学习标题分析模型
该项目开源了一个经过HuffPost新闻标题训练的分类模型,采用DistilBERT架构,基于2012-2022年间的21万条新闻数据构建。模型专注于新闻类别识别,提供完整的数据来源和技术文档,可用于新闻分析和内容分类应用。
amd-partial-v1 - SetFit文本分类模型的高效少样本学习
GithubHuggingfaceSetFit句子转换器对比学习开源项目文本分类模型高效少样本学习
SetFit结合sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2,实现高效的文本分类,使用对比学习和LogisticRegression,总体准确率达96.7%。该模型经过优化学习率和损失函数,适用于多种文本分析场景。
deberta-v3-base-zeroshot-v1.1-all-33 - DeBERTa-v3通用零样本分类模型支持387种文本分类场景
DeBERTa-v3GithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言推理零样本分类
DeBERTa-v3基础模型通过自然语言推理技术实现通用文本分类。经过387个分类任务训练后,可直接应用于情感分析、主题识别、内容审核等场景,平均准确率84%。采用pipeline接口,无需针对新任务重新训练即可使用。
skweak - Python开源工具助力NLP弱监督学习
GithubNLPskweak开源项目弱监督标注函数聚合模型
skweak是一个基于Python的开源工具包,通过弱监督方法解决NLP中标注数据稀缺问题。用户可定义多个标注函数自动标注文档,并聚合结果生成标注语料库。支持序列标注和文本分类,提供简洁API快速实现标注功能。与SpaCy集成,易于融入现有NLP流程。适用于资源匮乏语言、特定任务标签等场景,是NLP项目的有力助手。
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