SceneGraphParser

Python工具包，用于解析自然语言句子生成场景图

SceneGraphParser 依赖解析自然语言处理 spaCy 图像表示 Github 开源项目

SceneGraphParser基于依存解析，通过纯Python实现，将自然语言句子解析为场景图。图中的节点为名词（包含修饰词如限定词或形容词），边为名词之间的关系。与斯坦福场景图解析器不同，SceneGraphParser具有易用的用户界面和易配置的设计。目前仅支持spaCy作为后台。工具提供了简单的`parse`函数调用和表格式结果展示，便于集成到任何基于Python的项目中。项目正在开发中，所有API可能会有变动，欢迎提交问题或提供帮助。

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介绍相关项目

OmniParser - 将界面截图转化为易于理解元素的智能工具

GPT-4VGithubOmniParser交互区域检测图标功能描述开源项目界面解析

本项目将用户界面截图解析为结构化元素，提升GPT-4V的操作准确性。近期发布的交互区域检测和图标功能描述模型，在Windows Agent Arena中表现卓越。项目易于安装并支持在Gradio中演示使用案例。如需更多详情，请参见项目主页。

face-parsing - Segformer语义分割模型实现精准人脸解析

CelebAMask-HQGithubHuggingfacenvidia/mit-b5transformers开源项目模型语义分割面部解析

face-parsing是一个基于Segformer的语义分割模型，专注于人脸解析任务。该模型由nvidia/mit-b5在CelebAMask-HQ数据集上微调，可精确识别和分割19个人脸关键区域。支持Python和浏览器环境，提供详细使用指南。适用于人脸分析和编辑应用，但使用时需考虑潜在的社会偏见问题。

GraphScope - 统一分布式图计算平台

GithubGraphScopePython接口分布式系统图计算大规模图处理开源项目

GraphScope是一个统一的分布式图计算平台，通过Python接口在计算机集群上执行各种图操作。它整合了GRAPE、MaxGraph和Graph-Learn等技术，分别用于图分析、交互式查询和图神经网络计算，并利用Vineyard存储实现高效内存数据传输。该平台能够处理大规模图数据，适用于复杂的图计算场景，为用户提供全面的图数据处理解决方案。

instagraph - 将文本自动转换为知识图谱的开源工具

API接口GithubInstaGraph开源项目文本转图知识图谱

InstaGraph是一个开源项目，可将文本或URL转换为知识图谱。该工具基于OpenAI的GPT-3.5技术，生成彩色图形以展示复杂主题中的实体关系。InstaGraph支持动态文本转图形、节点和边缘的颜色编码，并采用响应式设计。除了易于安装和使用外，它还提供API接口便于集成。项目正在开发图形存储、历史记录和图形合并等新功能，致力于构建大规模知识图谱。

lego-ai-parser - 使用OpenAI解析HTML的开源工具

FastAPIGithubHTML解析Lego AI ParserOpenAI开源应用开源项目

Lego AI Parser是一个开源工具，基于FastAPI，利用OpenAI解析HTML元素的文本。支持谷歌、亚马逊、Etsy等预设解析器，并允许用户设计自定义解析器。用户可设置服务器进行API调用，确保安全高效。

scrapy - 开源Python网络爬虫和数据提取框架

GithubPythonScrapy开源框架开源项目数据抓取网络爬虫

Scrapy是一个基于BSD许可的高效网络爬虫和结构化数据提取框架。它使用Python 3.8+开发，支持Linux、Windows、macOS和BSD等多种操作系统。Scrapy适用于数据挖掘、网站监控和自动化测试等多种场景。项目提供全面的文档和活跃的社区支持，同时也有商业支持选项。作为开源项目，Scrapy欢迎开发者贡献，并严格遵守行为准则。目前，已有众多知名企业将Scrapy应用于大规模网络数据采集工作。

scispacy - 科学文献处理的定制spaCy管道与模型

GithubPython 3.6scispaCyspaCy安装安装方式开源项目

scispaCy项目提供了适用于科学文献处理的定制化spaCy管道和模型，包括基于生物医学数据训练的分词器、词性标注器和实体识别模型。用户可轻松安装和使用这些工具，项目支持多种NER模型和实体链接器，适合不同任务使用，并提供详细的安装和使用指南。

link-grammar - 多语言句法分析工具

GithubLink Grammar Parser句法结构开源项目自然语言处理英语解析器

Link Grammar Parser 支持多种语言的句法解析，包括英语、泰语、俄语、阿拉伯语和波斯语等。通过连字符（边）构成的图展示句子的语法结构，提供比传统解析器更详尽的信息。该项目于卡内基梅隆大学开发，现在支持多线程和UTF-8，性能和安全性显著提升。支持多种编程语言API，并包含命令行工具和生成语句的实验系统。该项目在LGPL许可下开放，适用于私人和商业用途。更多信息请访问官方网页。

PyDGN - 深度图网络研究与实验的Python开源库

GithubPyDGNPython库图分类开源项目机器学习深度图网络

PyDGN是一个面向深度图网络(DGNs)研究的开源Python库。该库提供自动化的数据处理、实验管理和并行计算功能,支持模型选择与风险评估。PyDGN简化了图学习实验流程,有助于快速原型设计和结果复现,为图神经网络研究提供了实用工具。它支持CPU和GPU并行计算,可同时评估多种模型配置。PyDGN适用于各类深度图网络研究,包括图分类、节点分类等任务。该库提供了完整的实验管理流程,从数据预处理到模型评估,有助于提高研究效率和结果可靠性。

parseq - 创新的场景文本识别统一模型

ECCVGithubPARSeq场景文本识别开源项目深度学习计算机视觉

PARSeq是一种创新的场景文本识别模型，采用置换自回归序列方法，实现了上下文无关和上下文感知推理及迭代预测细化。该模型统一了现有STR解码方法，无需独立语言模型，在多个基准数据集上展现出优异性能，同时保持较低计算成本。PARSeq支持灵活的字符集训练和多种评估配置，为OCR应用提供了高效而强大的解决方案。

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