#文本预处理
texthero - 全面的文本数据处理和可视化工具
Texthero文本预处理自然语言处理文本表示文本可视化Github开源项目
Texthero是一个专为现代程序员设计的Python工具包,致力于快速高效地处理和可视化文本数据。其功能包括文本预处理、自然语言处理、文本表示、向量空间分析和文本可视化。Texthero与Pandas具有相同的表达能力,并提供全面的文档支持,对语言学知识要求较低。该项目免费开源,鼓励社区贡献,共同提升多语言支持。
HarvestText - 开源文本处理和分析工具,支持无监督方法和领域知识整合
HarvestText文本预处理自然语言处理无监督方法PythonGithub开源项目
HarvestText 是一个开源文本处理与分析工具,专注于无(弱)监督方法,能够整合领域知识,高效处理和分析特定领域文本。主要功能包括精细分词、文本清洗、实体链接、命名实体识别和依存句法分析等,并支持情感分析、关系网络构建、文本摘要及信息检索等高级应用。广泛应用于小说分析、网络文本及专业文献处理,具备高效灵活的特点。
PyKoSpacing - PyKoSpacing:Python包实现高精度韩文文本自动分词
PyKoSpacing自动分词深度学习准确率文本预处理Github开源项目
PyKoSpacing利用深度学习模型,提供高精度的韩文文本自动分词,适用于在线短信和社交媒体文本。通过大规模语料库训练,PyKoSpacing在多种语料测试中展现了高准确率,支持多种安装方式及灵活的参数设置,以优化不同场景的分词效果。
bert-base-romanian-ner - 罗马尼亚语命名实体识别的高级BERT模型
模型性能文本预处理开源项目命名实体识别模型RONECHuggingfacebert-base-romanian-nerGithub
此项目提供了一款经过微调的BERT模型,专注于罗马尼亚语命名实体识别,以优异的性能而著称。模型识别15种实体,如人物、地缘政治实体、地点、组织等,并基于RONEC v2.0数据集训练,拥有超过50万标记及80,283个独特实体。生成的标签采用BIO2格式,使其在命名实体识别任务中表现卓越。用户可通过Transformers库的NER管道或Python包便捷使用该模型。