文件名称：Familia：工业主题建模工具包
文件大小：6.01MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-24 08:58:43
nlp topic-modeling lda topic-models sentence-lda
Familia开源项目包含文档主题文档，语义匹配计算工具以及基于工业级语料训练的主题模型：Latent Dirichlet Allocation（LDA），SentenceLDA和Topical Word Embedding（TWE）。支持用户以“拿来即用”的方式进行文本分类，文本聚类，个性化推荐等多种场景的研究和应用。考虑到主题模型训练成本以及开源主题模型资源有限的现状，我们会陆续开放基于工业级语料训练的多（）一个垂直领域的主题模型，以及这些模型在工业界的典型应用方式，助力主题模型技术的科研和落地。 新闻！！！ 近期，我们在 1.8版本中上线了Familia中的LDA模型，根据数据集的不同，区分为lda_news，lda_novel和lda_webpage。 PaddleHub使用起来非常方便，我们以lda_news的使用来进行实例介绍。 首先，在使用PaddleHub之前，需要先安装PaddlePaddle深度学习框架，更多安装说明请查阅。 安装Paddlehub： pip install paddlehub lda_news模型安装： hub install lda_news
【文件预览】：
Familia-master
----run_inference_demo.sh(175B)
----build.sh(68B)
----.dockerignore(36B)
----proto()
--------config.proto(751B)
----AUTHORS(423B)
----depends.mk(1KB)
----src()
--------document.cpp(3KB)
--------sampler.cpp(12KB)
--------model.cpp(3KB)
--------demo()
--------inference_engine.cpp(3KB)
--------util.cpp(729B)
--------tokenizer.cpp(3KB)
--------vocab.cpp(1KB)
--------semantic_matching.cpp(4KB)
--------vose_alias.cpp(2KB)
----run_topic_word_demo.sh(226B)
----model()
--------README.EN.md(3KB)
--------README.md(3KB)
--------download_model.sh(505B)
----Dockerfile(416B)
----run_doc_distance_demo.sh(178B)
----run_word_distance_demo.sh(199B)
----run_show_topic_demo.sh(188B)
----.travis.yml(221B)
----LICENSE(1KB)
----tools()
--------TWE_tools()
--------TopicFastMerge()
--------run_topic_model_fastmerge.sh(159B)
--------TopicCompress()
--------README.EN.md(1KB)
--------TopicMerge()
--------README.md(1KB)
--------run_topic_model_compress.sh(177B)
--------run_topic_model_merge.sh(159B)
----run_query_doc_sim_demo.sh(211B)
----README.EN.md(6KB)
----README.md(7KB)
----Makefile(3KB)
----papers()
--------Familia.pdf(5.22MB)
--------FTM.pdf(1.28MB)
----run_document_keywords_demo.sh(245B)
----.gitignore(258B)
----python()
--------cpp()
--------app.py(13KB)
--------run_topic_word_demo.sh(183B)
--------run_doc_distance_demo.sh(175B)
--------familia_wrapper.py(9KB)
--------run_word_distance_demo.sh(186B)
--------run_doc_keywords_demo.sh(180B)
--------requirements.txt(20B)
--------demo()
--------run_query_doc_sim_demo.sh(196B)
--------README.EN.md(1KB)
--------README.md(1KB)
--------run_slda_infer_demo.sh(174B)
--------run_doc_keywords_twe_demo.sh(203B)
--------run_lda_infer_demo.sh(172B)
----include()
--------familia()