php-text-analysis

PHP文本分析库：支持信息检索与自然语言处理

php-text-analysis 自然语言处理文本分类情感分析词干提取 Github 开源项目

该库提供多种工具用于文档分类、情感分析、文档比较、频率分析、词语切分、词干提取等功能。通过composer轻松安装并集成，支持自定义分词器、正则化和频率分布。该库还包括关键词提取与高级的情感分析工具，为开发者提供强大的文本分析能力。详细文档与相关书籍可在GitHub页面找到，欢迎贡献。

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。

pytextrank - 基于图算法的Python自然语言处理与知识图谱工具

GithubPyTextRankspaCy图算法开源项目文本摘要自然语言处理

PyTextRank 是一个Python实现的TextRank算法库，作为spaCy管道扩展，专注于图形化自然语言处理和知识图谱应用。它支持短语提取、低成本抽取式摘要，方便将非结构化文本转化为结构化信息。

nlp.js - Node.js 多语言自然语言处理工具

GithubNLP.js多语言支持开源项目情感分析插件系统自然语言处理

NLP.js 提供多语言支持的自然语言处理功能，包括语言检测、字符串相似度计算、情感分析和命名实体识别等。最新版本采用模块化设计和插件系统，方便用户扩展和定制功能。文档详尽，适合在 Node.js 环境中开发聊天机器人及其他应用。

awesome-php - 全面的PHP开发资源和工具汇总

ComposerGithubPHP开发资源开源库开源项目框架

该项目汇总了PHP开发领域的优质资源，包括库、框架、工具等。涵盖依赖管理、CMS、组件、HTTP、爬虫、中间件等多个方面。内容全面且实用，可作为PHP开发者的参考指南，帮助快速定位所需资源，提升开发效率。项目持续更新，反映PHP生态系统的最新动态。

static-analysis - 综合静态分析工具库助力代码质量提升

Github代码质量多语言支持安全检查开源工具开源项目静态分析

static-analysis项目汇集了适用于各类编程语言、构建工具和配置文件的静态分析工具,重点收录代码检查器和格式化工具等提升代码质量的工具。项目官网analysis-tools.dev在此基础上增添了工具排名、用户评论及视频等扩展资源。涵盖ABAP至YAML等多种语言,同时覆盖容器、安全等领域,为开发者提供了全面的静态代码分析工具参考。

Tinq.ai - 多功能NLP工具包，助力开发者轻松实现文本分析

AI工具AI应用API开发者工具文本分析自然语言处理

Tinq.ai为开发者提供全栈文本分析和自然语言处理API解决方案。支持情感分析、命名实体识别、文本分类等多种NLP任务，通过RESTful API轻松集成。已获6000多名开发者信赖，适用于各种规模项目，提供灵活定价。Tinq.ai致力于简化文本分析实现过程，助力开发者快速应用NLP技术，打造智能化应用。

wink-nlp-utils - 轻量级自然语言处理工具集简化文本预处理和分析

GithubNLP停用词分词句子边界检测开源项目文本处理

wink-nlp-utils是一个轻量级自然语言处理工具集，提供36多个实用函数。支持姓名提取、语料库生成、句子分割、分词和停用词移除等功能。适用于语义搜索和文本分类等任务的预处理，为开发人员提供简洁API。该项目是wink开源家族的一员，专注于文本预处理和分析，在npm上可用，具有完整的文档和测试覆盖率。支持Node.js环境。

AHANLP - 集成多种功能的中文自然语言处理工具包

AHANLPGithub分词句法分析命名实体识别开源项目自然语言处理

AHANLP集成了多个开源项目,是一款功能丰富的中文自然语言处理工具包。它提供分词、命名实体识别、依存句法分析、关键词提取、自动摘要等功能。通过封装HanLP、Word2Vec等工具,AHANLP简化了中文NLP任务的实现过程,适用于研究和实际应用场景。

nlp - NLP基础知识与应用案例介绍

GithubNLPfasttext开源书籍开源项目机器学习自然语言处理

介绍自然语言处理（NLP）的基础知识和实际应用，包括常用数据集、机器学习模型评价方法、词袋模型、TFIDF、Word2Vec、Doc2Vec等技术，以及多层感知机、fasttext和LDA在文档分类和主题建模中的应用。还展示了对美食评语的情感分析，说明了NLP在文本理解与安全领域的重要性。此外，还介绍了一本开源NLP入门书籍的写作和更新过程，适合想深入了解NLP技术的读者。

text2text - 跨语言文本处理的综合工具包

GithubText2Text开源项目文本生成自然语言处理语言翻译跨语言模型

提供跨语言文本生成、翻译、嵌入和问答等功能的NLP工具包，支持百种语言。可在Google Colab平台免费运行，适用学术研究、企业应用和个性化开发。通过示例和快速入门指南，用户能快速掌握强大的多语言模型，高效处理文本。

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