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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
Introduction-NLP - 《自然语言处理入门》详细解析
GithubHanLP命名实体识别开源项目文本分类机器学习自然语言处理
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Splade_PP_en_v1 - ONNX稀疏向量模型助力高性能文本检索
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Splade_PP_en_v1是一个文本分类和相似度搜索模型的ONNX实现版本。模型基于FastEmbed框架运行，可将输入文本转换为稀疏向量表示，适用于文本检索和相似度计算。项目支持Python API接口调用，可进行批量文本处理，采用Apache-2.0开源许可证。
sumy - 简易文本摘要提取和评估工具，支持多种语言
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Sumy是一款简单的文本摘要提取工具，支持多种语言和评估方法。通过Python和pip即可安装，用户可在命令行或浏览器中使用，Python API便于集成项目，还支持容器化运行，满足多种使用需求。
Text-Moderation - 基于Deberta-v3的多分类文本审核系统
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Legal-Text-Analytics - 法律文本分析资源、方法和工具概览
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本页面介绍了各种法律文本分析资源、方法和工具，涵盖光学字符识别、信息提取、文本总结、问答系统、自然语言处理、机器学习框架等内容。内容包含法律文档预处理、段落分割、句子边界检测、命名实体识别、法律规范分类、机器翻译、文档比较以及语义匹配的详细信息和实现方案。此外，还列出了相关数据集、研究小组和教程，适合从事法律文本分析的专业人士使用。
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SkyText项目推出的中文GPT-3预训练模型，具备聊天、问答、中英互译等多种功能，支持内容续写、对对联、写古诗、生成菜谱等多种应用。模型经过30多道数据清洗流程，采用创新的中文编码方式，以确保高质量的语料和模型效果。该项目提供了13亿参数和2.6亿参数两种版本，用户可选择不同参数规模的模型进行体验。
text2cinemagraph - 文本描述生成电影图像的全自动方法
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该项目提供了一种由文本描述生成映画图的全自动方法。通过Stable Diffusion技术，从自然图像和视频数据集中提取语义信息，预测并传递运动到艺术风格图像中，生成电影图像。详细说明了环境设置、预训练模型下载及推理和训练指南，适用于高级图像处理和动画生成的用户。
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Githubembetter嵌入开源项目机器学习自然语言处理计算机视觉
embetter是一个兼容scikit-learn的Python库，专注于文本和图像嵌入模型。该库集成了Sentence-Transformers、CLIP等多种预训练模型，便于在机器学习流程中使用。其简洁的设计支持批量处理和增量学习，适用于快速概念验证和批量标记。embetter能与bulk和scikit-partial等工具良好配合，为开发者提供灵活的嵌入解决方案。
mindnlp - 开源自然语言处理与大语言模型框架
GithubMindNLPMindSpore大语言模型开源项目自然语言处理预训练模型
MindNLP是一个基于MindSpore的开源自然语言处理库，支持语言模型、机器翻译、问答系统、情感分析、序列标注和摘要生成等多种任务。该项目集成了BERT、Roberta、GPT2和T5等多种预训练模型，通过类似Huggingface的API简化了使用流程。用户可通过pypi或源代码安装该库，并支持包括Llama、GLM和RWKV在内的大型语言模型的预训练、微调和推理，非常适合研究者和开发人员构建和训练模型。
nomic-embed-text-v1 - 多语言文本嵌入模型 适用于多种NLP任务
GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本相似度机器学习模型特征提取自然语言处理
nomic-embed-text-v1是一个文本嵌入模型，支持多语言处理和多种NLP任务。该模型在句子相似度、文本分类、聚类等任务中表现良好，可为下游应用提供文本表示。通过深度学习技术，该模型能够捕捉文本语义信息，为自然语言处理任务提供支持。
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