Twitch-chat-NLP 一种数据管道，可将Twitch聊天文本数据流式传输到数据库，并使用它来训练用于自然语言处理任务的机器学习模型。

Twitter工具箱 一套用于收集，预处理，分析和对Twitter数据进行情感评分的工具。 在可以找到其他简短的演练。 安装： pip install twitter-nlp-toolkit 要使用情感分析包，您还需要安装SpaCy的小型英语模型。 python -m spacy download en_core_web_sm 当程序包仍在积极开发中时，预计以下功能将保持稳定： 听众 twitter_nlp_toolkit.twitter_listener是侦听器模块，可用于监视Twi

NLP流式 这是Spacy入门的入门级python编程。 -它包括一些基本功能，例如标记文本并返回其引理。 -返回命名实体 -情感分析：由于无法正确分析文本并需要进行模型调整，因此需要进行大量工作。 -Text Summarization：使用sumy模块返回文本摘要 我还为该程序构建了一个简单的精简webapp。 这是一个非常基础的程序，我计划在我学习的同时添加新功能并改进现有功能。

跳板式数据科学浸入式 该存储库将存储与Springboard Data Science Immersive程序中与我的工作相关的所有代码，数据和文件。 以下内容是整个存储库的目录，并带有所引用的各个工作的链接 顶点1 关键技能 网页抓取 NLP-自然语言处理 时间序列分析 深度神经网络 自定义情感分析库的创建旨在促进对加密货币新闻的整体情感分析，从网络上抓取新闻文章。 与历史价格数据结合使用，该分析用于深度神经网络，以便预测感兴趣的加密代币的未来价格 顶点2 关键技能 图像处理 视频处理 H5存

gensim – Python中的主题建模 Gensim是用于主题建模，文档索引和大型语料库相似性检索的Python库。 目标受众是自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）社区。 产品特点 所有算法均与语料库大小无关（可以处理大于RAM的输入，流式处理，核外处理）， 直观的界面 轻松插入您自己的输入语料库/数据流（简单的流式API） 易于使用其他向量空间算法（简单转换API）进行扩展 流行算法的高效多核实现，例如在线潜在语义分析（LSA / LSI / SVD） ，潜在狄利克雷分配（LDA