【文件属性】：
文件名称：textacy：NLP，spaCy之前和之后
文件大小：312KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-03 15:15:15
python nlp natural-language-processing spacy NaturallanguageprocessingPython
textacy：NLP，spaCy之前和之后
textacy是一个基于高性能spaCy库的Python库，用于执行各种自然语言处理（NLP）任务。 通过将基础知识-令牌化，词性标记，依赖项解析等-委托给另一个库， textacy主要关注于之前和之后的任务。
产品特点
通过用于处理一个或多个文档的便捷方法访问spaCy，并通过自定义扩展名和自动语言识别扩展其功能，从而为文本应用正确的spaCy管道
下载包含文本内容和元数据的数据集，从国会演讲到历史文献再到Reddit评论
轻松以多种常用格式在磁盘之间传输数据
清理，规范化和浏览原始文本-在使用spaCy处理之前
灵活地从处理过的文档中提取单词，n-gram，名词块，实体，首字母缩写词，关键词和其他感兴趣的元素
通过各种相似性指标比较字符串，集合和文档
对文档进行标记和向量化，然后训练，解释和可视化主题模型
计算各种文本可读性统计信息，包括Flesch-Kincaid等级水平，SMOG索引和多语种Flesch Reading Ease
...还有更多！
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