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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
sentiment-analysis - 多种中文情感分析方法及实现途径
GithubSentiment Analysis开源项目情感分析文本分类深度学习自然语言处理
该页面介绍了中文情感分析的三种类型：基于情感词典、传统机器学习和深度学习的方法，并展示了四种实现方式：词典法、Bayes法、ALBERT与TextCNN结合及其emoji扩展。适合自然语言处理和文本分类爱好者深入了解情感分析的实现手段。
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
GithubHarvestTextPython开源项目文本预处理无监督方法自然语言处理
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。
textract - 多格式文档文本提取工具
GithubPython库textract开源项目文本提取文档处理
textract是一个开源文本提取工具，支持从多种格式文档（如PDF、Word、Excel等）中提取文本。该项目最初由Dean Malmgren创建，现由Jazzband社区维护。textract提供简单接口，具备全面的文档支持，旨在简化文本提取流程。它适用于需要从不同类型文档中批量提取文本的场景，为用户提供高效的文本提取解决方案。
tidytext - 应用整洁数据原则的R文本挖掘工具包
GithubR语言tidytext可视化开源项目数据处理文本挖掘
tidytext是一个基于R语言的文本挖掘工具包，运用整洁数据原则简化文本分析流程。它提供文本格式转换函数，实现与其他文本挖掘包的兼容。支持词频统计、情感分析和主题建模等任务，可与dplyr、ggplot2等R包集成使用。tidytext通过标准化和简化流程，提高了文本分析的效率和一致性。
pysentimiento - 社交NLP任务的高级Python工具包
GithubNLP任务Transformerpysentimiento开源项目情感分析预处理
pysentimiento是一个Python工具包，专为情感分析和社交NLP任务设计。它支持多种语言，包括西班牙语、英语、意大利语和葡萄牙语，可以进行情感分析、仇恨言论检测、讽刺检测及情感分析等。使用简单，只需通过pip安装并调用预设模型即可。适用于研究者和开发者的强大开源工具。
nomic-embed-text-v1.5 - 先进的文本嵌入模型用于语义分析和相似度计算
GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers开源项目文本相似度模型特征提取自然语言处理
nomic-embed-text-v1.5是一款文本嵌入模型，专注于文本向量化和语义相似度计算。该模型在文本分类、检索、聚类和语义相似度评估等多项自然语言处理任务中表现优异。虽主要针对英语文本，但也支持多语言处理。在MTEB基准测试中的出色表现凸显了其在实际应用中的广泛潜力。
asent - 基于规则的多语言情感分析库
AsentGithubPython库SpaCy可视化开源项目情感分析
Asent是一个基于规则的Python情感分析库，使用SpaCy构建。该项目提供模块化规则集，支持自定义分析方法，如否定词识别。Asent集成可视化功能，便于解释模型预测结果。支持多语言文本极性分析，输出详细分析报告。Asent具有安装简便、使用灵活的特点，适用于各类文本情感分析任务。Asent受Vader启发，但采用更灵活的规则设计，实现更精细的情感分析。
fasttext-zh-vectors - fastText库：支持中文文本分类与词向量学习
GithubHuggingfacefastText开源项目文本分类模型训练数据词向量语言识别
fastText是开源且易于使用的库，可在标准硬件上快速进行文本表示学习和分类。此库支持157种语言，并包含预训练模型，适用于文本分类与语言识别，且能在多核CPU上快速训练、并适合移动设备应用。
spacy-stanza - 多语言自然语言处理工具，结合SpaCy和Stanza的强大功能
GithubStanzaspaCy处理管线开源项目模型自然语言处理
spacy-stanza 是一个包装 Stanza 库的软件，使得在 SpaCy 管道中使用斯坦福模型变得更加容易。其功能包括多语言词性标注、形态分析、词干提取和依存解析，支持68种语言，还为部分语言提供命名实体识别功能。用户可以通过下载预训练的 Stanza 模型，通过 spacy_stanza.load_pipeline() 加载并处理文本。这个工具还允许添加自定义组件，结合 SpaCy 的词汇属性、规则匹配和可视化功能，提供了强大的自然语言处理解决方案。
nlu - 强大而简洁的自然语言处理Python库
GithubNLUPython库Spark NLP开源项目自然语言处理预训练模型
NLU是一款功能丰富的Python库，整合了1000多个预训练模型，支持100多种语言的文本挖掘任务。该库将复杂的NLP任务简化为单行代码操作，大大提高了文本分析的效率。NLU兼容多种数据格式，包括Pandas、Spark和Modin等数据框架，以及numpy数组和字符串列表。从词嵌入到情感分析、命名实体识别，NLU提供了全面的NLP功能，是自然语言处理领域的重要工具。
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