HarvestText是一个有力巨大的天然语言处理工具， 它支持许多种算法来实现不同的NLP任务，包括情感琢磨、图谱构建、关系提取等。

情感琢磨

HarvestText支持用许多种算法进行情感琢磨， 包括：

• CNN: CNN模型Neng够捕捉文本中的局部特征，适用于情感琢磨任务。
• RNN: RNNNeng够处理序列数据，适合于情感琢磨中长远文本的情感预测。
• LSTMSentiment: LSTM结合Sentiment模型，特别设计用于情感琢磨。

比方说 用CNN进行情感琢磨的代码如下：

python ht.sentiment_analyzer = torchMoji res = ht.sentiment_analyzer.predict

图谱构建

HarvestText支持词汇图谱和实体图谱的构建：

• 词汇图谱: 词向量，构建词汇之间的差不许多性图谱。
• 实体图谱: 通过LSTMCRF等模型进行实体识别，构建实体及其关系图谱。

构建词汇图谱的代码示例：

python ht.set_pretrain_embs ht.build_vocab ht.build_word_graph

关系提取

HarvestText支持用CNN或单词向量进行关系提取：

• CNN: 提取文本中的关系。
• WordVec: 用预训练的词向量进行关系提取。

python ht.relation_extraction res = ht.get_relation, ]) print

命名实体识别

HarvestText支持用BLSTM+CRF或LSTM+CRF模型进行NER：

• BLSTM+CRF: 双向LSTM结合CRF模型，Neng够处理序列标注任务。
• LSTM+CRF: LSTM结合CRF模型，同样适用于NER任务。

比方说 用BLSTM+CRF进行NER的代码如下：

python ht.ner res = ht.get_ner print

总的HarvestText，支持用户进行麻烦的NLP任务，并简化了模型的用和调试过程。