更新：现在可以嵌入预训练的通用句子编码器和BERT句子转换器。阅读。 Top2Vec Top2Vec是用于主题建模和语义搜索的算法。它会自动检测文本中存在的主题，并生成联合嵌入的主题，文档和单词向量。训练Top2Vec模型后，您可以： 获取检测到的主题数。 获取主题。 获取主题大小。 获取层次结构主题。 通过关键字搜索主题。 按主题搜索文档。 通过关键字搜索文档。 查找类似的单词。 查找类似的文档。 使用公开模型 有关其工作原理的更多详细信息，请参见。 好处 自动查找主题数。 无需停用词列表

用Bert生成中文的字、词向量-附件资源

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NLP中文数据增强一键中文数据增强工具 使用： pip install nlpcda 开源不易，欢迎star :glowing_star: pypi： ：//pypi.org/project/nlpcda/ 介绍 一键中文数据增强工具，支持： 经过细节特殊处理，比如不改变年月日数字，尽量保证不改变原文语义。即使改变也能被猜出来、能被猜出来、能被踩出来、能被菜粗来、被菜粗、能菜粗来 计划中的未来内容 增加多线程操作，一键操作 随机噪声注入？随机插入一些字符，太简单实现了。 利用pingyin