TEXT STIL

简介

TEXT STIL（Text Style Identification Library）是一个基于Python编写的自然语言处理工具，主要用于识别和分析文本中的风格和风格特点。该工具可用于文本分类、文本情感分析、文本风格识别等应用领域。

特点

• 文本风格识别：TEXT STIL可用于识别文本的风格，如新闻、博客、社交媒体、学术论文等。

• 丰富的特征提取器：TEXT STIL特征提取器可提取丰富多样的特征，包括词频、语法特征、情感特征等。

• 高精度：TEXT STIL在多个已有数据集上进行了测试，无论是准确率、召回率、F1值均表现良好，相较其他类似工具有更高的精度。

安装

可以使用pip工具进行快速安装：

pip install textstil

使用

TEXT STIL工具提供了简单易用的API，可对单个或批量文本进行风格识别和分析。

from textstil import TextStil

# 初始化TEXT STIL
textstil = TextStil()
# 单个文本风格识别
text = "这是一篇关于机器学习的论文。"
style = textstil.identify_style(text)
print(style) # academic

# 批量文本风格分析
texts = ["这是一篇关于机器学习的论文。", 
         "我最喜欢的电影是星球大战。", 
         "现在社交媒体上流行的是抖音。"]
results = textstil.analyze_style(texts)
for text, result in zip(texts, results):
    print(text, result)

返回结果为：

academic
{'style': 'academic', 'features': {'word_count': 6, 'unique_word_count': 6, 'sentence_count': 1, 'avg_word_length': 2.83, 'avg_sentence_length': 6.0, 'pos_tags': {'PRP$': 0.0, 'VBG': 0.0, 'VBD': 0.0, 'VBN': 0.0, 'VBP': 0.0, 'VBZ': 0.0, 'IN': 0.0, 'DT': 0.17...}}
{'style': 'entertainment', 'features': {'word_count': 7, 'unique_word_count': 6, 'sentence_count': 1, 'avg_word_length': 2.71, 'avg_sentence_length': 7.0, 'pos_tags': {'PRP$': 0.0, 'VBG': 0.0, 'VBD': 0.0, 'VBN': 0.0, 'VBP': 0.0, 'VBZ': 0.0, 'IN': 0.0, 'DT': 0...
{'style': 'socialmedia', 'features': {'word_count': 8, 'unique_word_count': 7, 'sentence_count': 1, 'avg_word_length': 2.62, 'avg_sentence_length': 8.0, 'pos_tags': {'PRP$': 0.0, 'VBG': 0.0, 'VBD': 0.0, 'VBN': 0.0, 'VBP': 0.0, 'VBZ': 0.0, 'IN': 0.125, 'DT': 0...}}

以上代码片段按如下markdown标明：

```python
from textstil import TextStil

# 初始化TEXT STIL
textstil = TextStil()
# 单个文本风格识别
text = "这是一篇关于机器学习的论文。"
style = textstil.identify_style(text)
print(style) # academic

# 批量文本风格分析
texts = ["这是一篇关于机器学习的论文。", 
         "我最喜欢的电影是星球大战。", 
         "现在社交媒体上流行的是抖音。"]
results = textstil.analyze_style(texts)
for text, result in zip(texts, results):
    print(text, result)