LSYS/LexicalRichness
:smile_cat: :speech_balloon: A module to compute textual lexical richness (aka lexical diversity).
📚 LexicalRichness — Thước đo độ phong phú từ vựng trong văn bản bằng Python
Một module Python nhỏ gọn để tính toán độ phong phú ngôn ngữ (lexical richness) – tức là sự đa dạng từ vựng trong một đoạn văn bản.
LexicalRichness là một thư viện Python nhẹ, chuyên dùng để đo lường độ phong phú ngôn ngữ (cũng gọi là độ đa dạng từ vựng) trong văn bản. Dự án hỗ trợ hơn 15 chỉ số phổ biến như TTR, RTTR, CTTR, MSTTR, MATTR, MTLD, HD-D, VocD, Herdan, Summer, Dugast, Maas, Yule’s K/I, Simpson’s D… và cách dùng rất đơn giản chỉ với một vài dòng lệnh.
✨ Điểm nổi bật
- Tính toán nhiều chỉ số độ phong phú từ vựng: Hỗ trợ hơn 15 chỉ số như TTR, MTLD, HD-D, VocD, Yule’s K, Simpson’s D...
- Cài đặt đa dạng: Hỗ trợ cài qua pip, conda-forge hoặc cài đặt thủ công từ GitHub.
- Tích hợp sẵn tiền xử lý và tách từ: Cung cấp bộ xử lý và tokenizer mặc định để bắt đầu nhanh.
- Hỗ trợ pipeline NLP tùy biến: Cho phép kết hợp dễ dàng với bất kỳ hệ thống tiền xử lý và phân đoạn từ nào do người dùng định nghĩa.
- Dễ sử dụng: Chỉ cần khởi tạo đối tượng
LexicalRichness(text)và gọi thuộc tính hoặc phương thức tương ứng. - Mở rộng và linh hoạt: Hỗ trợ cả tokenizer của TextBlob nếu cần thiết.
💡 Vì sao đáng chú ý
LexicalRichness khác biệt ở sự đơn giản và tính toàn diện – nó tập hợp hầu hết các chỉ số độ phong phú từ vựng phổ biến trong một thư viện nhỏ gọn. Phù hợp cho các nhà nghiên cứu, lINGUIST, hoặc kỹ sư NLP muốn đánh giá nhanh chất lượng ngôn ngữ của văn bản trong các dự án như đo lường trình độ viết, kiến thức từ vựng, năng lực người nói, hay thậm chí là phân tích độ giàu từ vựng theo xã hội.
#LexicalRichness #Python #NLTK #NLP #LexicalDiversity #TextAnalysis #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
Natural Language Processing for the next decade. Tokenization, Part-of-Speech Tagging, Named Entity Recognition, Syntactic & Semantic Dependency Parsing, Document Classification
Interactive deep learning book with multi-framework code, math, and discussions. Adopted at 500 universities from 70 countries including Stanford, MIT, Harvard, and Cambridge.
Learn how to design large-scale systems. Prep for the system design interview. Includes Anki flashcards.