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5. FastText

它是一个可以让你高效学习单词表意和句子分类的库。

6. spaCy

spaCy v3.0具有所有新的基于transformer的管道,让spaCy的准确率达到SOTA。你可以使用任意预训练transformer来训练你自己的管道,也可以在多组件和多任务之间共享transformer。spaCy的transformer支持与PyTorch和HuggingFace transformers库的集成,在管道中可以访问许多预训练模型。

7. gensim

它通过使用大型语料库进行主题建模、文档索引和相似性检索。目标受众是自然语言处理(NLP)和信息检索(IR)社区。

8. NLTK

它是自然语言工具箱,是一整套针对自然语言处理研究和开发的开源Python模块、数据集和教程。

9. TextBlob

简单,Python风格,是一个用于处理文本数据的库。它为嵌入常见的自然语言处理(NLP)任务提供了一个简单的API,例如词性标注,名词短语提取,情感分析,分类,翻译等。

10. Pillow

它是个对用户十分友好的PIL分支。PIL是Python图像库。

11. OpenCV

开源计算机视觉库。

12.LightGBM

它可以帮助开发人员使用重新定义的基本模型,即决策树来构建新的算法。LightGBM 的特点:计算速度快、生产效率高、直观、易于使用。这个库提供了高度可扩展、优化和快速的梯度增强实现,这使它在机器学习开发者中很流行。

13.Pandas

Pandas是Python中的一个机器学习库,它提供高级的数据结构和各种各样的分析工具。主要是能够使用一个或两个命令转换复杂的数据操作。它还有许多内置的分组、数据组合、过滤和时间序列功能的函数。当和其他库一起使用时,Pandas保证了高性能和良好的灵活性。

14..Numpy

数组接口是 Numpy 的最佳特性。它非常容易理解和使用,让复杂的数学实现变得非常简单。广泛使用,因此有很多开源贡献者。该接口可用于将图像、声音和其他二进制原始流表示为 n 维实数数组。

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