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中文文本分析相关资源汇总

• LIST | 社科(经管)数据挖掘文献资料汇总
• LIST | 可供社科(经管)领域使用的数据集汇总
• https://textdata.cn/

1. Python库

项目	地址	简介
jieba分词	https://github.com/fxsjy/jieba	中文分词库
multistop	https://github.com/hidadeng/multistop	停用词表，支持中英法德等15种语言
cnsenti	https://github.com/hidadeng/cnsenti	中文文本情感分析、情绪分析库
tomotopy	https://github.com/bab2min/tomotopy	最快的主题模型，C的速度
cntext	https://github.com/hidadeng/cntext	中文文本情感分析、情绪分析库
快速构建专属领域中文情感词典	https://github.com/hidadeng/wordexpansion	使用SO_PMI互信息算法简单快速构建不同领域(手机、汽车等)的专业情感词典
eventextraction	https://github.com/hidadeng/eventextraction	计算文本逻辑性
中文复杂事件的概念与显式模式	https://github.com/hidadeng/eventextraction	中文复合事件的概念与显式模式，包括条件事件、因果事件、顺承事件、反转事件等事件抽取，并形成事理图谱。
中文信息抽取工具	https://github.com/fighting41love/cocoNLP	从中文文本数据中抽取出结构化的信息，如时间、手机号、运营商、邮箱、地址、人名、身份证
图片识别	https://github.com/breezedeus/cnocr	识别出图片中的中文文本
label-studio多媒体标注工具	https://github.com/heartexlabs/label-studio	可对文本、图片、音频和视频数据进行标注
中文可读性	https://github.com/cdimascio/py-readability-metrics	可读性算法包括Flesch-Kincaid Grade Level, Gunning Fog, ARI, Dale Chall, SMOG
Synonyms	https://github.com/huyingxi/Synonyms	用于自然语言理解的很多任务：文本对齐，推荐算法，相似度计算，语义偏移，关键字提取，概念提取，自动摘要，搜索引擎等。
SpaCy 中文模型	https://github.com/howl-anderson/Chinese_models_for_SpaCy	SpaCy 中文模型
Scattertext可视化	https://github.com/JasonKessler/scattertext	能否分析出某个类别的文本与其他文本的用词差异；简单修改后可支持中文
HarvestText文本挖掘和预处理工具	https://github.com/blmoistawinde/HarvestText	文本挖掘和预处理工具（文本清洗、新词发现、情感分析、实体识别链接、句法分析等），无监督或弱监督（种子词）方法
开源金融大数据	https://github.com/PKUJohnson/OpenData	股票、基金、期货、宏观等金融数据。还有非金融数据，如空气质量、高考录取分、院线票房等非金融数据
中日韩分词	https://github.com/jeongukjae/python-mecab	中日韩分词工具
汉字数字(中文数字)-阿拉伯数字转换工具	https://github.com/Wall-ee/chinese2digits	最好的汉字数字(中文数字)-阿拉伯数字转换工具。
中文地址提取工具	https://github.com/shibing624/addressparser	中文地址提取工具，支持中国三级区划地址（省、市、区）提取和映射，支持地址热力图绘制。
中文公司名称分词工具	https://github.com/shibing624/companynameparser	中文公司名称分词工具，支持公司名称中的地名，品牌名（主词），行业词，公司名后缀提取。

2. 语料(数据)

资源名	地址	介绍
微信公众号语料库	https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus	搜集、整理、发布 中文 自然语言处理 语料/数据集，与 有志之士 共同 促进 中文 自然语言处理 的 发展。
中文公司名语料库	https://github.com/wainshine/Company-Names-Corpus	公司简称,缩写,品牌词,企业名。可用于中文分词、机构名实体识别。
微信公众号语料库	https://github.com/nonamestreet/weixin_public_corpus	数据量3G；纯文本,每行一篇，JSON格式。name是微信公众号名字，account是微信公众号ID，title是题目，content是正文。
多语言音频数据	https://voice.mozilla.org/en/datasets	多种语言音频数据，包括来自42,000名贡献者超过1,400小时的语音样本，涵github
知识问答	https://github.com/liuhuanyong/MiningZhiDaoQACorpus	百度知道问答语料库，包括超过580万的问题，938万的答案，5800个分类标签。基于该问答语料库，可支持多种应用，如闲聊问答，逻辑挖掘。
中文任务基准测评	https://github.com/CLUEbenchmark/CLUE	中文语言理解测评基准，包括代表性的数据集、基准(预训练)模型、语料库、排行榜
中文突发事件语料库	https://github.com/shijiebei2009/CEC-Corpus	中文突发事件语料库（Chinese Emergency Corpus）-上海大学-语义智能实验室

3. 知识图谱

项目名	地址	简介
awesome-knowledge-graph	https://github.com/husthuke/awesome-knowledge-graph	整理知识图谱相关学习资料
文档图谱信息可视化	https://github.com/liuhuanyong/TextGrapher	输入一篇文档，将文档进行关键信息提取，进行结构化，并最终组织成图谱组织形式，形成对文章语义信息的图谱化展示。
事件三元组抽取	https://github.com/liuhuanyong/EventTriplesExtraction	基于依存句法与语义角色标注的事件三元组抽取
中文人物关系抽取	https://github.com/liuhuanyong/PersonRelationKnowledgeGraph	中文人物关系图谱构建； 基于知识库的数据回标 基于远程监督与bootstrapping方法的人物关系抽取 ；基于知识图谱的知识问答等应用
证券知识图谱	https://github.com/lemonhu/stock-knowledge-graph	利用网络上公开的数据构建一个小型的证券知识图谱/知识库
大规模中文知识图谱数据	https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData	1.4亿中文知识图谱,百度网盘（链接: https://pan.baidu.com/s/1LZjs9Dsta0yD9NH-1y0sAw 提取码: 3hpp ）注：解压密码是：https://www.ownthink.com/
京东商品知识图谱	https://github.com/liuhuanyong/ProductKnowledgeGraph	基于京东网站的1300种商品上下级概念，约10万商品品牌，约65万品牌销售关系，商品描述维度等知识库，基于该知识库可以支持商品属性库构建，商品销售问答，品牌物品生产等知识查询服务，也可用于情感分析等下游应用．
重大事件抽取	https://github.com/liuhuanyong/ImportantEventExtractor	针对某一事件话题下的新闻报道集合，通过使用docrank算法，对新闻报道进行重要性识别，并通过新闻报道时间挑选出时间线上重要新闻。

4. 课程

如果您是经管人文社科专业背景，编程小白，面临海量文本数据采集和处理分析艰巨任务，可以参看 《Python实证指标构建与文本分析》视频课。作为文科生，一样也是从两眼一抹黑开始，这门课程是用五年时间凝缩出来的。自认为讲的很通俗易懂 o(￣︶￣)o，

• Python 语法入门
• Python网络爬虫
• pandas数据操作
• 文本分析(词典法)
• 文本分析 (机器学习)
• 词嵌入与态度认知

感兴趣的童鞋不妨戳一下 《Python实证指标构建与文本分析》 进来看看~

5. 更多

• B站:大邓和他的python

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