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asent

基于规则的多语言情感分析库

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。

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。
PyABSA - 多语言方面级情感分析框架
GithubPyABSA开源框架开源项目情感分析机器学习自然语言处理
PyABSA是一个开源的多语言方面级情感分析框架。它提供方面术语提取、情感分类、三元组和四元组提取等功能,支持快速部署和自定义模型训练。该框架集成多种先进算法,为研究人员和开发者提供强大的ABSA工具。PyABSA提供丰富示例和文档,支持pip快速安装,适用于多种语言的情感分析任务。
bertweet-base-sentiment-analysis - 英文推文情感分析模型 BERTweet-Sentiment
BERTweetGithubHuggingface开源项目情感分析推特数据机器学习模型模型自然语言处理
bertweet-base-sentiment-analysis是一个基于SemEval 2017语料库训练的英文情感分析模型。它利用BERTweet作为基础,能够识别文本中的积极、消极和中性情感。作为pysentimiento库的组成部分,该开源项目主要面向非商业用途和科研领域,为自然语言处理研究提供了实用的情感分析工具。
beto-sentiment-analysis - 基于BETO的西班牙语情感分析开源模型
BETOGithubHuggingfacepysentimiento开源项目情感分析模型自然语言处理西班牙语
beto-sentiment-analysis是一个基于BETO预训练模型的西班牙语情感分析工具。该模型使用TASS 2020语料库训练,能够识别文本中的积极、消极和中性情感。作为开源项目,它主要面向非商业用途和学术研究。模型支持多种西班牙语方言,为自然语言处理领域提供了有力支持。使用时需注意遵守相关许可条款和引用要求。该模型在社交媒体文本分析、客户反馈评估等领域表现出色,能够有效处理西班牙语的语言特点和表达方式。
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。
bertweet-base-emotion-analysis - BerTweet英文情感分析模型集成EmoEvent语料库
BERTweetGithubHuggingface开源项目情感分析数据集机器学习模型自然语言处理
bertweet-base-emotion-analysis是一个基于BerTweet架构的英文情感分析开源模型,通过EmoEvent语料库训练而成。作为pysentimiento库的组成部分,该模型支持英文文本的情感识别与分析,主要应用于学术研究领域。该模型结合预训练语言模型技术,为自然语言处理研究提供了实用的情感分析工具。
spaCy - 高性能自然语言处理库
GithubPythonspaCy开源项目热门神经网络模型自然语言处理训练系统
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。
tweetnlp - 社交媒体文本分析的全能NLP工具集
GithubTweetNLP开源项目数据集模型社交媒体自然语言处理
TweetNLP是一个专注于社交媒体分析的Python库,为Twitter等平台提供全面的文本分析功能。该库集成了多项先进的自然语言处理技术,包括情感分析、表情预测、命名实体识别等。TweetNLP还支持主题分类、讽刺检测、仇恨言论识别和情感识别等多种任务,为社交媒体研究和应用开发提供了强大而灵活的工具集。
SaBERT-Spanish-Sentiment-Analysis - 基于BERT的西班牙语情感分析分类器
GithubHuggingfaceSpanish Sentiment Analysistweet开源项目情感分析模型西班牙语
SaBERT-Spanish-Sentiment-Analysis是一个由布宜诺斯艾利斯大学学生开发的BERT模型,专注于西班牙语情感分析。使用微调的dccuchile/bert-base-spanish-wwm-uncased模型,并在11,500条西班牙语推文数据集上训练,准确率达到86.47%。用户可以使用pip安装依赖并加载模型,通过内置函数进行情感预测。项目遵循Apache 2.0开源许可证,提供详细的使用指南。
medspacy - 临床NLP工具库,提供多语言支持和多功能文本处理
GithubmedspaCyspaCy临床文本处理医学NLP开源项目自然语言处理
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。
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