Python短文本分类和挖掘库
PyShortTextCategorization是一个专门用于短文本分类和挖掘的Python库。它集成了多种文本表示方法,如主题建模和词嵌入,支持有监督和无监督学习。该库提供文本预处理、预训练词嵌入、多种分类算法和短语相似度计算等功能,为短文本分析提供了全面的工具集。适用于Python 3.8-3.11版本,具备示例数据集、文本预处理、预训练词嵌入支持等特性。它整合了多种主题模型和神经网络分类器,并提供短语差异度量和字符级序列到序列学习等高级功能。
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是一个Python包,用于促进短文本分类的有监督和无监督学习。由于短文本本身包含的词语稀疏和信息缺乏,在将它们输入任何分类算法之前,需要对文本和文档进行中间表示。这个包提供了各种类型的这些表示,包括主题建模和词嵌入算法。
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包可在Python 3.8、3.9、3.10和3.11上运行。
特点:
gensim
主题模型(LDA、LSI、随机投影)和自动编码器;scikit-learn
进行有监督学习的主题模型表示;shorttext
的文档和教程可以在这里找到:http://shorttext.rtfd.io/。
要安装它,在控制台中使用pip
。
>>> pip install shorttext
或者,如果你想要Github上最新的开发版本,请输入
>>> pip install git+https://github.com/stephenhky/PyShortTextCategorization@master
建议开发者确保安装 Keras
2.0或更高版本。建议用户预先安装后端 Tensorflow
(首选)或 Theano
。如果事先安装了 Cython
也是很好的。
更多详细信息请参阅安装指南。
要报告任何问题,请转到 Github 页面的 Issues 标签并开始一个讨论。 欢迎开发者自行提交拉取请求以修复任何错误。
如果您想贡献,欢迎提交拉取请求。您可以通过电子邮件或 Issues 页面提前与我沟通。
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2.0.0 版本发布。shorttext
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