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article_blog

对用户进行异常文章聚类DBSCAN+基于LDA的文章主题聚类

automatic-generation-of-text-summaries

使用两种方法（抽取式Textrank和概要式seq2seq）自动提取文本摘要

base-on-k_means-and-doc2vec-pixnet-article-classification

K-means+Doc2vec 用於痞客幫開放資料文章分類

ccnews-spider

scrapy爬取C114、通信新闻、飞象网的新闻信息，按照运营、技术、云计算三个主题爬取并聚类分析

chinese-nlp-newcomer

本项目爬取各省市政府工作报告，试图通过聚类、主题分类等将它们识别区分开来。

cn-text-classifier

中文文本聚类

cntopic

简单好用的lda话题模型，支持中英文。该库基于gensim和pyLDAvis，实现了lda话题模型及可视化功能。

constructedcodelda

对小数据集进行LDA处理，并利用pyLDAvis可视化。保存模型并进行预测，保存预测结果

jieba

结巴中文分词

keyword_extraction

利用Python实现中文文本关键词抽取，分别采用TF-IDF、TextRank、Word2Vec词聚类三种方法。

lda

LDA主题模型

lda-based-on-partition-plda-

提出基于划分的LDA主题模型 (PLDA)。对传统LDA模型进行改进，考虑中长篇文档篇章结构较为清晰，传统LDA在处理中长篇文档时不能识别每个篇章的主题，提出基于划分的LDA主题模型，对中长篇文档如新闻报道】国务院工作报告等按照段落进行划分，先拆后合，并将其效果与传统LDA、LSI及doc2vec进行比较。基于Sougou和Fudan语料库的分类实验验证了PLDA效果最优。

lda2vec

lda_gensim

用gensim训练LDA模型，进行新闻文本主题分析

ldagibbssampling

Open Source Package for Gibbs Sampling of LDA

newsspider

该项目是基于Scrapy框架的Python新闻爬虫，能够爬取网易，搜狐，凤凰和澎湃网站上的新闻，将标题，内容，评论，时间等内容整理并保存到本地

publicopinion

與情分析系统，包括爬虫、数据清洗、文本摘要、主题分类、情感倾向性识别以及分析结果数据可视化

pythoncrawler

:heartpulse:用python编写的爬虫项目集合

pythonproject

single-pass-clustering-for-chinese-text

针对中文的话题（主题）聚类，采用single pass聚类算法

text-cluster

:dango: 文本聚类 k-means算法及实战

text_cluster_ensemble

文本聚类集成，使用K-Means获得聚类成员，使用组平均的层次聚类算法对共协矩阵再次划分;数据集从复旦大学中文文本分类语料库中选取

text_clustering

文本聚类

textcluster

文本聚类、tfidf、lda、doc2vec+kmeans等各种方法实现

textinfoexp

自然语言处理实验（sougou数据集），TF-IDF，文本分类、聚类、词向量、情感识别、关系抽取等

textrank4zh

:deciduous_tree:从中文文本中自动提取关键词和摘要

topiccluster

A simple documentary topic analysis implement based on traditional K-means and LDA which can achieve a not-bad result. 基于Kmeans与Lda模型的多文档主题聚类,输入多篇文档,输出每个主题的关键词与相应文本,可用于主题发现与热点分析等应用，如历时话题建模，评论画像等。

topics_over_time

Topics over Time implementation

w2v_textrank

文本自动摘要算法：用Word2Vec改进的TextRank算法

weibo-analyst

Social media (Weibo) comments analyzing toolbox in Chinese 微博评论分析工具, 实现功能: 1.微博评论数据爬取; 2.分词与关键词提取; 3.词云与词频统计; 4.情感分析; 5.主题聚类