Alternatives and similar repositories for nlp

Users that are interested in nlp are comparing it to the libraries listed below

• GHY73 / BiaoZhuTool
  文本标注工具，给文本打标签
  ☆20Updated 5 years ago
• angeliababy / textcluster
  文本聚类、tfidf、lda、doc2vec+kmeans等各种方法实现
  ☆23Updated 5 years ago
• czy1999 / Text-hotspot-mining
  文本热点挖掘，基于DBSCAN聚类模型，对文本的热点事件进行挖掘
  ☆43Updated 5 years ago
• CarryChang / C-CNN-for-Chinese-Sentiment-Analysis
  基于字符级卷积神经网络的细粒度的中文情感分析以及具体的应用，将顾客打分和评论情感进行两极映射，使用数据自动标注和基于弱监督预训练的数据增强方式自动扩充和优化数据集，实验证实了在情感分类中，使用本文的字符级卷积神经网络(C-CNN-SA)可以在不依赖分词的情况下，达到的精度和…
  ☆45Updated 5 years ago
• NeilGY / NLP-Text
  NLP的一些小例子,如:文本分类、文本纠错、关键词提取、自动摘要等
  ☆23Updated 6 years ago
• SteveKGYang / LDA-based-Keyword-Extraction
  复现了论文《基于主题模型的短文本关键词抽取及扩展》的代码
  ☆30Updated 4 years ago
• yukunqi / Chinese-Word2Vec-Model
  搜狗新闻语料训练的word2vec中文模型
  ☆68Updated 7 years ago
• nlpdz / data-mining
  中文文本分类与聚类
  ☆10Updated 6 years ago
• zhanghx0905 / capstone
  基于CNN、RNN、GCN、BERT的中文文本分类
  ☆43Updated last year
• yuexiashanren / emotion-analysis-3
  情感分析三分类
  ☆29Updated 10 months ago
• liuyijiang1994 / bert_senta
  基于bert的情感分析（pytorch）
  ☆31Updated 5 years ago
• jsksxs360 / HanLDA
  对 Hankcs 编写的 LDA4j 项目的进一步包装。添加了对训练出的 LDA 模型的存储和读取，简化了 LDA 的使用到 2 个步骤：训练 和 预测。
  ☆11Updated 4 years ago
• zhangyunxing37 / knowledge_grapy-kbqa_demo
  将bert模型应用到问答系统中来，一者学习知识图谱的基本操作，二简单搭建问答系统的基本框架，三将词向量、bert模型实践应用
  ☆59Updated 5 years ago
• Syd-Q / Text-Mining-Sentiment-Analysis-2020-
  细粒度的情感分析（属性词提取，句法依存分析）
  ☆35Updated 2 years ago
• YuanWind / BertModel
  利用bert预训练模型生成句向量或词向量
  ☆27Updated 4 years ago
• WenRichard / KBQA-Exploration
  知识图谱初探，关系抽取，实体抽取，基于kb的问答，基于es的问答，知识图谱可视化
  ☆60Updated 5 years ago
• manderous / TextClassification-MeiTuan-FeatureExtraction-Classifier
  该工程是利用python3.6进行“特征提取+分类器”来实现美团评论的文本二分类问题。在特征提取部分提取了6种特征，分类器选择了python里面的包xgboost和lightGBM分别实现提升树和GBDT（梯度提升决策树）。
  ☆94Updated 6 years ago
• duyongan / text_process
  摘要、关键字、关键词组、文本相似度、分词分句（自然语言处理工具包）
  ☆11Updated 5 years ago
• codeants2012 / FinancialKnowledgeGraph
  基于知识图谱的金融资讯推荐
  ☆50Updated 6 years ago
• yingdajun / TextClassifierMLAndDLByBertOrFastnlpDemo
  以京东评论作为数据集，使用常见的机器学习算法如KNN、SVM、逻辑回归、贝叶斯、xgboost等等算法进行分类。使用深度学习中的CNN、RNN、CNN和RNN连接、Bi-GRU、bert模型进行分类。使用fastnlp的框架搭建文本分类。
  ☆32Updated 4 years ago
• ybbhai / Keyword-Extraction
  Python实现中文文本关键词抽取，分别用了TF-IDF、LDA、RNN、LSTM和LR-SGD两类共五种方法，全网最全没有之一。
  ☆61Updated 4 years ago
• netrookiecn / LinLP
  使用Python进行自然语言处理相关实践，如新词发现，主题模型，隐马尔模型词性标注，Word2Vec，情感分析
  ☆52Updated 5 years ago
• zz2summer / TextCommentSentimentAnalysis
  基于深度学习的中文评论情感分类和智能客服研究与实现。主要是酒店和书店的评论情感分析（二分类+九分类），可以判定积极和消极，对于消极评论，还可以判断其具体类别，比如物流不好或者服务差等等。
  ☆47Updated 5 years ago
• hehuihui1994 / EA
  情绪原因识别、情绪分类、情绪词典构建
  ☆70Updated 7 years ago
• GGL12 / TextMining
  某电商手机评论的文本挖掘初体验 功能板块：数据预处理、LDA模型获取特征词、情感极性判断与程度计算、回归模型预测销量排序
  ☆122Updated 6 years ago
• zhangxinxing / cluster_for_weibo_data
  针对微博的话题聚类实现
  ☆49Updated 9 years ago
• liuwenqiang1202 / wiki-word2vec
  基于word2vec使用wiki中文语料库实现词向量训练模型
  ☆60Updated 6 years ago
• 422xiaomage / Textcnn_tensorflow
  基于搜狐2019算法赛数据的细粒度情感分析
  ☆9Updated 6 years ago
• lxw0109 / ChineseSentimentAnalysis
  基于电影评论数据的中文情感分析(含训练数据、验证数据) Machine Learning and Deep Learning implementations.
  ☆79Updated 2 years ago
• jeffmxh / emotion_analyse_py
  在Python中利用情感词典做情感分析
  ☆43Updated 7 years ago