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KeyBERT

BERT驱动的智能关键词提取工具

KeyBERT关键词提取BERT嵌入自然语言处理机器学习Github开源项目

KeyBERT是一款利用BERT嵌入技术的关键词提取工具。它通过计算文档和短语的嵌入表示之间的余弦相似度，识别出最能代表文档内容的关键词和短语。该工具支持Sentence-Transformers、Flair和Spacy等多种嵌入模型，适用于广泛的文本分析场景。KeyBERT还集成了Max Sum Distance和Maximal Marginal Relevance等算法，以提升结果多样性。此外，它还能与大型语言模型协同工作，为用户提供灵活高效的关键词提取方案。

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介绍相关项目
Keywrds.ai - AI驱动的关键词挖掘与主题研究工具
AI工具AI引擎SEO工具主题相关性关键词研究内容创作
Keywrds.ai作为AI驱动的SEO工具,利用GPT-4技术从单一种子关键词生成大量相关关键词、话题和问题。工具提供搜索量和关键词难度数据,并自动回答Google热门问题。通过生成独特内容创意,助力建立主题权威,优化网站搜索引擎排名。适合各类细分市场的深度SEO研究和内容策划。
KeyphraseVectorizers - 基于词性标注的文本关键短语提取库
GithubKeyphraseVectorizers关键短语提取开源项目文本向量化文档矩阵自然语言处理
KeyphraseVectorizers是一个Python库,用于从文本文档中提取关键短语。该工具基于词性标注模式提取语法准确的关键短语,无需指定n-gram范围。它可生成文档-关键短语矩阵,支持多语言,并允许自定义词性模式。KeyphraseVectorizers可与BERT和主题建模等技术结合,是一个实用的自然语言处理工具。
keyphrase-extraction-distilbert-inspec - DistilBERT驱动的科学文献关键短语提取模型
DistilBERTGithubHuggingfaceInspec数据集关键词提取开源项目模型深度学习自然语言处理
这是一个在Inspec数据集上微调的DistilBERT关键短语提取模型。它能从英文科学文献摘要中自动识别重要关键短语，助力快速把握文档核心内容。模型在Inspec测试集上实现0.49的F1@M分数，相比传统方法更有效地捕捉语义依赖和上下文信息。该模型专为处理英文科技文献设计，在自然语言处理领域展现出色性能。
MeaningBERT - 智能评估句子间语义保留的自动化指标
GithubHuggingfaceMeaningBERT开源项目机器学习模型模型自然语言处理评估指标语义保留
MeaningBERT是一种创新的自动化指标，用于评估句子间的语义保留程度。该工具基于先进的自然语言处理技术，其评估结果与人类判断高度相关。MeaningBERT不仅可用于评估任务，还支持进一步训练和微调。在相同句子和无关句子的测试中，MeaningBERT展现了卓越的表现，凸显了其在语义评估方面的可靠性和准确性。研究人员和开发者可通过HuggingFace平台便捷地使用MeaningBERT进行模型训练或评估工作。
BERTopic - 高效的Transformers主题建模，支持多种模式
BERTopicGithubPythonc-TF-IDFtransformers主题建模开源项目
BERTopic是一种利用Transformers和c-TF-IDF进行主题建模的技术，能够生成易于解释的密集主题聚类，同时保留关键词描述。该项目支持多种主题建模方法，如有监督、半监督和无监督模式，具有模块化和高扩展性。丰富的可视化功能和多种表示方法进一步支持深入分析。BERTopic还兼容多种嵌入模型，并支持多语言处理，适应不同应用场景。
bert_score - 先进的自然语言生成评估工具
BERTScoreGithub开源项目文本生成评估机器学习自然语言处理预训练模型
BERTScore是一种创新的自然语言生成评估工具，基于BERT预训练模型的上下文嵌入技术。它通过计算候选句和参考句中单词的余弦相似度，得出精确度、召回率和F1分数。研究表明，BERTScore在句子级和系统级评估中与人工判断具有高度相关性。该项目支持130多种预训练模型，适用于多种语言的文本生成评估。BERTScore提供Python接口和命令行工具，操作简便，是自然语言处理领域的有力辅助工具。
camembert-keyword-extractor - 基于CamemBERT的法语关键词提取模型
CamemBERTGithubHuggingface关键词提取开源项目机器学习模型模型微调自然语言处理
camembert-keyword-extractor是一个基于CamemBERT-base模型微调的法语关键词提取工具。该模型在评估集上表现出色，精确率为67.43%，召回率69.79%，准确率93.46%，F1值68.59%。这些指标显示了模型在法语关键词提取任务中的高效性能。尽管缺乏具体的训练和评估数据信息，但模型的表现证明了其在法语文本分析领域的实用价值。该工具可用于快速识别和提取法语文本中的关键信息，为文本摘要和内容分析提供支持。
bart_finetuned_keyphrase_extraction - BART微调模型实现多领域关键短语自动提取
BARTGithubHuggingface关键短语生成开源项目模型自然语言处理跨领域迁移学习
这是一个基于BART模型微调的关键短语生成项目。该模型在科学文献和新闻文本等多领域数据集上进行了训练，能够自动从文本中提取关键短语。项目利用迁移学习技术提高了模型在小规模语料库上的表现，为跨领域关键短语生成提供了有效解决方案。研究人员可以方便地使用此模型实现自动化的关键信息提取。
keyphrase-extraction-kbir-inspec - 基于KBIR的科学文献关键短语提取模型
GithubHuggingfaceInspec数据集KBIR关键词提取开源项目模型深度学习自然语言处理
这是一个基于KBIR架构的关键短语提取模型,在Inspec科学文献数据集上进行了微调。该模型利用深度学习技术捕捉文本语义,在Inspec测试集上实现了0.56的F1@M分数。相比传统方法,它能更准确地从科学文献摘要中提取关键短语,帮助研究人员快速把握文献核心内容。
fast-bert - 快速训练和部署BERT与XLNet文本分类模型的深度学习库
Fast-BertGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练模型
fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。
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