text2vec

text2vec

R语言高效文本分析与NLP框架

text2vec是一个R语言包,为文本分析和自然语言处理提供高效框架和简洁API。该包以C++编写,支持多线程并行处理,具有优秀性能和可扩展性。text2vec提供流式API,无需将全部数据加载到内存。它注重简洁、一致、灵活、快速和内存效率,是文本处理的理想工具。text2vec可用于文本向量化、主题建模、情感分析等任务,为研究人员和数据科学家提供强大的文本处理工具。该项目欢迎社区贡献,包括测试反馈和代码改进。

text2vec自然语言处理文本分析R软件包高性能计算Github开源项目

text2vec是一个R语言包,为文本分析和自然语言处理(NLP)提供了高效的框架和简洁的API。

我们在开发text2vec时旨在实现以下目标:

  • 简洁 - 尽可能少地暴露函数
  • 一致 - 提供统一的接口,无需为每个任务探索新的接口
  • 灵活 - 允许轻松解决复杂任务
  • 快速 - 最大化单线程效率,在多核机器上透明地扩展到多线程
  • 内存高效 - 使用流和迭代器,尽可能不将数据保留在内存中

详情请参阅API部分。

性能

htop

这个包之所以高效,是因为它经过精心用C++编写,这也意味着text2vec对内存友好。某些部分使用OpenMP实现了完全并行化。

其他明显可并行的任务(如向量化)可以在类UNIX机器上使用任何基于fork的并行后端。它们可以随可用核心数量实现近乎线性的可扩展性。

最后,流式API意味着用户无需将所有数据加载到内存中。

贡献

该包在GitHub上有问题跟踪器,我在那里提交功能请求和未来工作的注意事项。欢迎提供任何想法。

欢迎贡献者。您可以通过以下方式提供帮助:

许可证

GPL(>= 2)

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