推荐Github上一个NLP相关的项目： RandyPen/TextCluster

项目地址，阅读原文可以直达，欢迎参与和Star：

https://github.com/RandyPen/TextCluster

这个项目的作者是AINLP交流群里的昭鸣同学，该项目 开源了一个短文本聚类工具，内存友好，速度不错，还不用尝试隐变量个数，欢迎使用。

以下来自该项目介绍页，点击阅读原文可以直达相关资源链接。

短文本聚类

项目介绍

短文本聚类是常用的文本预处理步骤，可以用于洞察文本常见模式、分析设计语义解析规范等。 本项目实现了内存友好的短文本聚类方法。

依赖库

pip install tqdm jieba

使用方法

python cluster.py --infile ./data/infile \

--output ./data/output

具体参数设置可以参考 cluster.py 文件内 _get_parser() 函数参数说明，包含设置分词词典、停用词、匹配采样数、匹配度阈值等。

文件路径

TextCluster

| README.md

| LICENSE

| cluster.py 主要执行程序

|

|------utils 公共功能模块

| | __init__.py

| | segmentor.py 分词器封装

| | similar.py 相似度计算函数

| | utils.py 文件处理模块

|

|------data

| | infile 默认输入文本路径，用于测试中文模式

| | infile_en 默认输入文本路径，用于测试英文模式

| | seg_dict 默认分词词典

| | stop_words 默认停用词路径

注： 本方法仅面向短文本，长文本聚类可根据需求选用 SimHash , LDA 等其他算法。

Text Cluster

Introduction

Text cluster is a normal preprocess method to analysis text feature. This project implements a memory friendly method for short text cluster . For long text, it will be preferable to choose SimHash or LDA or others according to demand.

Requirements

pip install tqdm spacy

Usage

python cluster.py --infile ./data/infile_en \

--output ./data/output \

--lang en

File Structure

TextCluster

| README.md

| LICENSE

| cluster.py main excutable function

|

|------utils utilities

| | __init__.py

| | segmentor.py tokenizer wrapper

| | similar.py similarity calculator

| | utils.py file process module

|

|------data

| | infile default input file path, to test Chinese mode

| | infile_en default input file path, to test English mode

| | seg_dict default tokenizer dict path

| | stop_words default stop words path

Other Language

For other specific language, modify tokenizer wrapper in ./utils/segmentor.py .

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