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PyABSA

多语言方面级情感分析框架

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。

babel - Python应用国际化和本地化的综合工具库
BabelGithubPythonweb应用国际化开源项目本地化
Babel是一个专注于Python应用国际化和本地化的开源库。它提供了丰富的工具,包括消息提取、目录编译、日期时间和数字格式化等功能,特别适合Web应用开发。Babel拥有活跃的社区,支持多种语言环境,并欢迎开发者参与项目贡献。
ibis - 统一 Python 数据框架 API 实现多后端数据分析
GithubIbisPythonSQL开源项目数据分析数据框架库
Ibis 是一个 Python 数据框架库,支持 20 多种后端。它提供统一 API,适用于本地和远程数据分析。Ibis 具有惰性计算、交互式探索功能,支持 Python 和 SQL 代码混合使用。通过修改单行代码即可切换不同后端,提高了数据分析的可移植性。
Rasa_NLU_Chi - 基于Rasa NLU的中文自然语言理解框架
GithubJieba分词MITIERasa NLU中文自然语言处理开源项目机器学习
Rasa_NLU_Chi是基于Rasa NLU的中文自然语言理解框架。该项目提供意图分类和实体识别功能,集成MITIE和Jieba进行中文处理。框架包含预训练中文词向量模型,支持自定义NLU系统的配置和训练。通过REST API服务,Rasa_NLU_Chi可轻松集成到各类应用中,为开发者提供构建中文对话系统的基础工具。
HanLP - 面向多语种的生产环境自然语言处理工具,支持PyTorch与TensorFlow
GithubHanLPPyTorchTensorFlow多语种开源项目自然语言处理
HanLP是一款面向生产环境的多语种自然语言处理工具,基于PyTorch和TensorFlow双引擎。支持130种语言和多种NLP任务,包括分词、词性标注、命名实体识别和依存句法分析等。HanLP的预训练模型持续更新,并提供RESTful API和native API,适用于敏捷开发和移动应用。
AwesomeNLP - 从基础到前沿的NLP实战教程与学习资源
GithubNLP信息抽取大模型开源项目知识图谱自然语言处理
这个开源项目提供了全面的NLP学习资源,涵盖文本分类、信息抽取、知识图谱、机器翻译等多个领域的理论和实战教程。项目为NLP初学者设计了详细的学习路径,同时也包含了大模型应用等前沿内容。资源丰富且实用,适合希望深入学习自然语言处理的人员参考。
bert-base-uncased-emotion - BERT模型用于情感分析的优化与应用
GithubHuggingfacePyTorch Lightningbert-base-uncased-emotion开源项目情感分析情感类别数据集模型
该项目基于bert-base-uncased模型,并使用PyTorch Lightning技术在一个情感数据集上进行了微调,支持文本分类和情感分析。训练参数包括128的序列长度、2e-5的学习率、32的批处理大小和4个训练周期,运行在两块GPU上。尽管模型尚未最优化,但在实际应用中显示出一定效果,达到了0.931的验证精度。更多项目详情可以通过nlp viewer查看。
twitter-xlm-roberta-base - XLM-T 基于推特的多语言模型用于情感分析和跨语言任务
GithubHuggingfaceXLM-Roberta-base多语言开源项目情感分析推特模型自然语言处理
XLM-T是一个基于XLM-RoBERTa架构的多语言模型,通过1.98亿条多语言推文训练而成。该模型专门用于Twitter数据分析,支持30多种语言的情感分析和跨语言相似度计算。XLM-T还提供了一个覆盖8种语言的统一Twitter情感分析数据集,可作为多语言自然语言处理任务的基准模型,并支持针对特定应用场景的进一步微调。
NewsMTSC - 新闻文章多目标情感分析的开源数据集和模型
GithubNewsMTSC开源项目情感分析数据集新闻文章目标依赖情感分类
NewsMTSC是一个针对新闻文章中目标依赖情感分类的开源项目,包含超过11000个来自美国在线新闻媒体政策报道的标记句子。项目提供了名为GRU-TSC的模型,实现了先进的目标情感分类性能。NewsMTSC不仅开放了详细的数据集,还提供了易用的Python包,方便研究人员和开发者进行情感分析。该工具支持多目标情感分类,为新闻文本分析提供了实用的解决方案。
AlphaPy - 多功能机器学习框架 整合市场分析与体育预测
AlphaPyGithub开源项目数据科学机器学习金融分析预测模型
AlphaPy是一个基于Python的综合机器学习框架,集成了scikit-learn、Keras和XGBoost等多种先进模型。它不仅提供集成模型生成功能,还包含MarketFlow和SportFlow等专用工具,用于市场分析和体育赛事预测。此外,AlphaPy支持交易系统开发和投资组合分析,为数据科学家和金融分析师提供了全面的解决方案。
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Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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