HarvestText

HarvestText

开源文本处理和分析工具,支持无监督方法和领域知识整合

HarvestText 是一个开源文本处理与分析工具,专注于无(弱)监督方法,能够整合领域知识,高效处理和分析特定领域文本。主要功能包括精细分词、文本清洗、实体链接、命名实体识别和依存句法分析等,并支持情感分析、关系网络构建、文本摘要及信息检索等高级应用。广泛应用于小说分析、网络文本及专业文献处理,具备高效灵活的特点。

HarvestText文本预处理自然语言处理无监督方法PythonGithub开源项目

HarvestText 项目介绍

项目概述

HarvestText 是一个强大的文本挖掘与预处理工具包,为用户提供了多种功能,主要面向无(弱)监督方法,能够高效整合领域知识(如类型和别名),从而简单快速地处理和分析特定领域的文本。这个工具包在小说分析、网络文本和专业文献等领域都有着广泛的应用潜力。

项目用途

HarvestText 的主要用途包括但不限于以下几类文本预处理和分析任务:

  • 文本清洗:清除文本中的 URL、邮箱、微博中的特殊符号、繁体字到简体字的转换等。
  • 命名实体识别:识别出文本中的人名、地名、机构名等,并将其标记。
  • 实体链接:将文本中的别名、缩写等与标准名称关联起来,以便于统一统计。
  • 情感分析:基于情感词典的方法,自动学习语料中词语的情感倾向。
  • 关系网络:构建词语共现网络,用于展示实体间的关系网络。
  • 文本摘要与关键词抽取:使用算法自动提取文本中的重要信息。
  • 新词发现:通过统计规律发现新的词汇,便于关键词筛选。

典型案例

  • 社交网络分析:分析《三国演义》中的社交网络,通过实体分词和关系网络抽取等技术,挖掘人物间的关系。
  • 舆情分析系统:如2018年中超的舆情展示系统,利用实体分词、情感分析等技术,了解舆论状况。
  • 问答系统:如基于近代史纲要的信息抽取及问答,用命名实体识别和依存句法分析等技术。

功能详细说明

HarvestText 工具包的功能可以归类为基本处理和高层应用,其中基本处理包括文本预处理的各个环节,高层应用则是通过结合这些基础能力来完成更复杂的任务。

基本处理功能

  • 精细分词分句:针对特定词和特殊标点进行分词分句。
  • 文本清洗:去除URL链接、微博符号等不必要内容。
  • 命名实体识别:识别人名、地名、机构名等命名实体。
  • 依存句法分析:分析句子语法结构,助力事件抽取。

高层应用功能

  • 情感分析:不仅能对个人表达的语句进行情感分析,甚至可以扩展到牙医行业,评估顾客满意度。
  • 关系网络:视觉化展示词语或实体之间的关系。
  • 文本摘要与关键词抽取:快速获取文章核心观点和信息。

技术支持和使用说明

为了实现上述功能,HarvestText 兼容多平台(Windows、macOS、Linux)并适用于 Python 3.6 以上版本。用户可以通过 pip 安装该软件包,并且可以根据需要选择性地安装一些依赖库来启用额外的功能,例如 pyhanlp 用于中文语法分析。

用户还可以借助内置的资源,例如情感词典、领域词典等,极大地方便了开发与分析工作。特别地,该工具包还支持三国演义的专题分析功能,内置相关的知识库,支持更深入的历史分析和相关研究。

结语

总的来说,HarvestText 是一个功能齐全且用户友好的文本挖掘与预处理工具包,适用于各种需要处理或分析中文文本信息的场景。从基本的文本清理到复杂的关系网络构建,HarvestText 都能帮助用户有效地进行数据分析和研究。

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