contextualized-topic-models
@MilaNLProc
A python package to run contextualized topic modeling. CTMs combine contextualized embeddings (e.g., BERT) with topic models to get coherent topics. Published at EACL and ACL 2021 (Bianchi et al.).
Pijlers en weging
Waarom deze score
- EU-gevestigde maintainer (zelf opgegeven: Milan, Italy)
- MIT (permissief)
- Laatste commit 430 dagen geleden
- OpenSSF Scorecard 3.4/10
- Top 75% naar sterren in AI & ML › Natuurlijke taalverwerking
Feiten
- Licentie
- MIT (Permissief)
- Taal
- Python
- GitHub-sterren
- 1.272
- Laatste commit
- 2025-07-24 (1 jaar geleden)
- Laatste release
- Onbekend
- OpenSSF Scorecard
- 3.4/10
- Zelf hosten
- Niet vastgesteld
- Maintainer-locatie
- EU
- Bron
- github-crawl
Alternatieven in Natuurlijke taalverwerking
State-of-the-Art Embeddings, Retrieval, and Reranking
Convert documents to structured data effortlessly. Unstructured is open-source ETL solution for transforming complex documents into clean, structured formats for language models. Visit our website to learn more about our enterprise grade Platform product for production grade workflows, partitioning, enrichments, chunking and embedding.
Proofread more than 20 languages. It finds many errors that a simple spell checker cannot detect.
微舆：人人可用的多Agent舆情分析助手，打破信息茧房，还原舆情原貌，预测未来走向，辅助决策！从0实现，不依赖任何框架。