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fingeredman / teanaps

Licence: Apache-2.0 license
자연어 처리와 텍스트 분석을 위한 오픈소스 파이썬 라이브러리 입니다.

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Projects that are alternatives of or similar to teanaps

advanced-text-mining
TEANAPS 라이브러리를 활용한 자연어 처리와 텍스트 분석 방법론에 대해 다룹니다.
Stars: ✭ 15 (-83.52%)
Mutual labels:  text-mining, data-mining, text-processing, korean-text-processing, korean-nlp, teanaps
Xioc
Extract indicators of compromise from text, including "escaped" ones.
Stars: ✭ 148 (+62.64%)
Mutual labels:  text-mining, data-mining, text-processing
Cogcomp Nlpy
CogComp's light-weight Python NLP annotators
Stars: ✭ 115 (+26.37%)
Mutual labels:  text-mining, data-mining, text-processing
perke
A keyphrase extractor for Persian
Stars: ✭ 60 (-34.07%)
Mutual labels:  text-mining, data-mining, text-processing
SparseLSH
A Locality Sensitive Hashing (LSH) library with an emphasis on large, highly-dimensional datasets.
Stars: ✭ 127 (+39.56%)
Mutual labels:  text-mining, data-mining, clustering
Text mining resources
Resources for learning about Text Mining and Natural Language Processing
Stars: ✭ 358 (+293.41%)
Mutual labels:  text-mining, data-mining, topic-modeling
text-analysis
Weaving analytical stories from text data
Stars: ✭ 12 (-86.81%)
Mutual labels:  text-mining, topic-modeling, text-processing
corpusexplorer2.0
Korpuslinguistik war noch nie so einfach...
Stars: ✭ 16 (-82.42%)
Mutual labels:  text-mining, data-mining, text-processing
2018 Machinelearning Lectures Esa
Machine Learning Lectures at the European Space Agency (ESA) in 2018
Stars: ✭ 280 (+207.69%)
Mutual labels:  text-mining, clustering, topic-modeling
Artificial Adversary
🗣️ Tool to generate adversarial text examples and test machine learning models against them
Stars: ✭ 348 (+282.42%)
Mutual labels:  text-mining, data-mining, text-processing
Lda Topic Modeling
A PureScript, browser-based implementation of LDA topic modeling.
Stars: ✭ 91 (+0%)
Mutual labels:  text-mining, clustering, topic-modeling
Scattertext
Beautiful visualizations of how language differs among document types.
Stars: ✭ 1,722 (+1792.31%)
Mutual labels:  text-mining, topic-modeling
Awesome Hungarian Nlp
A curated list of NLP resources for Hungarian
Stars: ✭ 121 (+32.97%)
Mutual labels:  text-mining, named-entity-recognition
Kate
Code & data accompanying the KDD 2017 paper "KATE: K-Competitive Autoencoder for Text"
Stars: ✭ 135 (+48.35%)
Mutual labels:  text-mining, topic-modeling
Pyss3
A Python package implementing a new machine learning model for text classification with visualization tools for Explainable AI
Stars: ✭ 191 (+109.89%)
Mutual labels:  text-mining, data-mining
Qminer
Analytic platform for real-time large-scale streams containing structured and unstructured data.
Stars: ✭ 206 (+126.37%)
Mutual labels:  text-mining, data-mining
Textcluster
短文本聚类预处理模块 Short text cluster
Stars: ✭ 115 (+26.37%)
Mutual labels:  text-mining, text-processing
Gwu data mining
Materials for GWU DNSC 6279 and DNSC 6290.
Stars: ✭ 217 (+138.46%)
Mutual labels:  text-mining, data-mining
hangul-search-js
🇰🇷 Simple Korean text search module
Stars: ✭ 22 (-75.82%)
Mutual labels:  korean-text-processing, korean-nlp
Heart disease prediction
Heart Disease prediction using 5 algorithms
Stars: ✭ 43 (-52.75%)
Mutual labels:  data-mining, clustering

TEANAPS: Text Analysis APIs

teanaps_logo_1600x400

TEANAPS는 자연어 처리(NLP)와 텍스트 분석을 위한 Python 라이브러리 입니다. 텍스트 분석을 위해서는 Python 프로그래밍 뿐만아니라 다양한 자연어 처리 및 머신러닝 라이브러리 사용법 까지 배워야합니다(e.g., KoNLPy, NLTK, Gensim). 하지만 학습해야하는 내용이 적지않고 난이도도 높아 Python 프로그래밍에 충분히 익숙하지 않으신 분들은 접근하기가 쉽지 않습니다.
TEANAPS는 자언어 처리와 텍스트 분석에 필요한 다양한 라이브러리를 하나의 인터페이스로 통합하고 Google Colabotory를 활용해 설치환경을 일원화하여, 텍스트 분석을 위한 사전 준비작업을 최소화하고 분석에 필요한 시간을 최소화 할 수 있도록 도와줍니다. 본 라이브러리를 활용하기 전 Python 기초문법과 텍스트 분석에 필요한 필수 사전지식을 먼저 학습하시기를 추천드리며, WIKI 문서를 참조하시어 TEANAPS를 활용해보시길 권장드립니다. (TEANAPS 소개자료)

  • 본 자료는 텍스트 분석을 활용한 연구 및 강의를 위한 목적으로 제작되었습니다.
  • 본 자료를 강의 또는 연구 목적으로 활용하고자 하시는 경우 반드시 사전에 아래 메일주소로 연락주세요.
  • 본 자료에 대한 상업적 활용과 허가되지 않은 배포를 금지합니다.
  • 강의, 저작권, 출판, 특허, 공동저자에 관련해서는 문의 바랍니다.
  • Contact : ADMIN([email protected])

Notice!

  • TEANAPS 라이브러리가 v0.9.700 버전으로 업데이트 되었습니다. 기존 설치하신 분들은 반드시 업데이트 후 사용 바랍니다.
  • Docker 가상환경을 활용해 내 PC에서도 간단하게 TEANAPS 라이브러리를 활용해볼 수 있습니다. Docker 설치 가이드를 확인해보세요.
  • TEANAPS WIKI가 업로드 되었습니다. TEANAPS 라이브러리에 대한 자세한 설명과 활용 가이드를 확인해보세요.
  • TEANAPS 라이브러리 사용법 및 샘플코드는 API Documentation을 참조해주시기 바랍니다.
  • TEANAPS Web Scrapper로 텍스트 데이터를 직접 수집하고 TEANAPS 라이브러리를 활용해 분석해보세요.
  • TEANAPS를 활용한 실무/연구 프로젝트 지원이 필요하신 분 또는 사례 공유가 가능하신 분의 연락을 기다립니다.
    (Contact : [email protected])
  • 본 자료는 국내 대학강의 및 학회, 세미나에 교육 및 실습자료로 활용되고 있습니다. (Use Case 살펴보기)

What can you do with TEANAPS?

what_can_you_do

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Why TEANAPS?

  • TEANAPS를 활용하면 분석코드를 최대 70% 까지 간소화할 수 있습니다. (분석코드 살펴보기)
  • TEANAPS는 최신 언어모델을 적용해 오픈소스 라이브러리 대비 높은 퍼포먼스를 제공합니다. (성능평가 결과 살펴보기)
  • TEANAPS는 분석결과를 효과적으로 표현하기 위한 다양한 시각화 를 제공합니다. (시각화 기능 살펴보기)
  • TEANAPSOPEN API를 통해 다양한 환경에서 텍스트 분석을 지원합니다.
  • TEANAPS는 텍스트 분석을 위한 WIKI 문서, 강의/실습 자료를 무료로 제공합니다.
  • TEANAPS는 다양한 도메인의 프로젝트/연구를 무료로 지원합니다.
    (Contact : [email protected])

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