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TextDescriptives

使用spaCy组件进行多维度文本分析

TextDescriptivesspaCyPython库文本指标APIGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
spaCy - 高性能自然语言处理库
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spaCy 是一个高级自然语言处理库，支持Python和Cython，适用于实际产品开发。它提供预训练管道，支持70种以上语言的分词和训练，拥有最先进的速度和神经网络模型，可用于词性标注、句法解析、命名实体识别、文本分类等多种任务。spaCy 同时支持多任务学习和使用预训练变换器，如BERT，适合生产环境下的训练系统，模型打包，部署和工作流管理，是商业开源软件，遵循MIT许可证。
pytextclassifier - PyTextClassifier：支持多种文本分类和聚类算法的高性能工具库
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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。
pytextrank - 基于图算法的Python自然语言处理与知识图谱工具
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TextBlob - Python自然语言处理库 轻松实现文本分析
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TextDistance是一个计算序列距离和相似度的Python库。它实现了30多种算法,包括编辑距离、基于令牌、基于序列、基于压缩和语音等类型。该库支持纯Python实现,可比较多个序列,并提供NumPy加速选项。TextDistance接口简单灵活,适用于各种文本分析和字符串比较任务。
interpret-text - 基于Interpret的开源NLP模型解释工具，支持文本模型分析
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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。
text2text - 跨语言文本处理的综合工具包
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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。
Descriptify.ai - 智能电商产品描述生成平台
AI工具AI生成产品描述内容管理品牌声音销售提升
Descriptify.ai是一个智能电商产品描述生成平台，利用先进AI技术为品牌创建符合调性的独特描述。该工具支持产品列表、详情页和社交媒体内容生成，并提供内容增强和创意文字功能。平台致力于提高描述质量，节省时间，适用于多种电商场景，旨在帮助品牌提升在线销售表现。
medspacy - 临床NLP工具库，提供多语言支持和多功能文本处理
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medspacy是一款基于spaCy框架的临床NLP工具库，提供句子分割、上下文分析、属性识别和章节检测等模块化功能。它适用于临床文本的处理和分析，支持多语言并鼓励扩展更多语言规则。各模块可独立使用，包括概念提取、实体后处理和数据可视化等功能。
PyShortTextCategorization - Python短文本分类和挖掘库
GithubPython开源项目文本分类机器学习短文本挖掘自然语言处理
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。
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